本发明提供了一种面向城市高速路网的堵点检测方法，包括以下步骤：S1、通过智能终端对实时路况进行视频数据采集，并建立的高速路网实时视频图像信息表；S2、对采集到的视频图像数据进行滤波处理、灰度化处理、图像增强处理；S3、对处理后的视频图像数据信息采用基于深层神经网络的目标检测算法进行关键指标提取，提取视频图像中车速、车流量、车道速度差、最大车辆承载数目的关键指标信息；S4、利用提取出来的关键指标信息，建立城市高速路网拥堵检测分类模型，并输出识别结果，本发明方案实用性强，安全可靠，有助于交通管理的相关部门合理地进行交通调度，及时对路网车辆进行分流排障。