一种用于交通标志识别的深度核Transformer网络实现方法，属于计算机视觉与智能交通基数领域。本发明的目的是利用随机傅里叶特征将核方法与Transformer结构的优势有效整合构建了更准确、鲁棒、轻量且可解释交通标志识别模型的用于交通标志识别的深度核Transformer网络实现方法。本发明从结构上可以包括以下几部分：局部向量嵌入提取模块、基于随机傅里叶特征的自注意力模块、分类头模块。本发明可以有效整合局部和全局信息，提高模型的泛化能力，提高了计算效率，综合考虑了提取的所有特征信息。