本发明公开一种基于深度学习目标检测的交通信号灯故障检测方法，以信号灯路口固定部署的电子警察采集的视频流数据为检测依据，通过构建基于深度学习的轻量级网络结构实现交通信号红绿灯、倒计时牌的多类型故障动态识别，以最长为两个信号周期长度的预设时段内即可识别出红绿灯与倒计时牌的故障类型，基本覆盖常见的故障问题，能够实现实时性强、准确度高的信号灯故障检测，无需增设前端的设备，动态同步路口电子警察视频流数据并进行取样处理，以降低模型运算量为目标，构建轻量级的网络结构，为及时的信号灯设备维修提供支撑，该方法还能够应用于路口电子警察违法抓拍数据的智能审核中，有助于快速识别违法误判数据。