本发明提出了一种基于深度学习的现场指纹特征点提取方法，所属领域为计算机视觉。本发明将目标检测思想应用到指纹特征点提取场景，将指纹细节点作为目标。通过对以细节点为中心的候选框进行分类预测和位置回归。训练中预设候选框区域设计为固定的32x32大小，能够有效的关注细节点局部特征。网络结构对Faster R‑CNN进行改进，修改网络结构和损失函数，并设计一种对输入数据进行滤波预处理方法，以适应指纹特征点提取场景，加快指纹特征提取速度。本发明通过结合目标检测思想，应用深度神经网络对图像特征的高表示性，充分提取指纹特征点，为指纹特征提取提供了一种新的解决方案。