近年来,随着信息技术的快速发展,智慧交通系统成为未来交通发展的主要趋势。在智慧交通领域,有两个问题值得关注:(1)交通拥堵问题以及(2)交通模式识别问题。交通拥堵和事故对经济、环境等方面都产生了巨大的影响,造成了巨大的损失。在这样的背景下,需要对影响道路拥堵的原因进行分析,从而指导城市交通的基础设施设计以及建设,降低道路拥堵以及交通事故的发生率。交通模式识别是智慧交通领域的另一个重要问题。在微观层面,交通模式识别有助于移动设备更好地服务用户;在宏观层面,交通模式识别可以分析出城市用户出行的习惯,对城市交通运营,交通规划和设施设计以及交通管理起到至关重要的作用。本文首先介绍了深度学习的基本原理。其次,针对区域交通拥堵成因难以分析的问题,本文提出了基于区域的交通拥堵信息特征分析方法,将区域的交通网络表示为图片,通过设计卷积神经网络,对图片进行分类,从而识别出图片对应的区域是否拥堵。在此基础上,利用CAM(Class Activation Maps)方法对图片进行可视化,提取并分析造成区域拥堵的特征。然后,针对交通模式识别中人工提取的特征不够全面的问题,本文提出了基于神经网络的交通模式识别方法,包括基于轨迹特征与采集点特征的交通模式识别算法、基于类别层次关系的交通模式识别算法。通过设计神经网络,将轨迹特征与采集点特征结合,提高模型的识别准确率。在此基础上,利用类别的层次信息,指导模型训练,进一步提高模型的识别准确率。在交通拥堵实验中,本文得出结论:影响区域交通拥堵的两个主要因素为区域中交叉路口的个数以及区域中道路的弯曲程度。在交通模式识别实验中,本文得出结论:相比于已有算法,基于轨迹特征与采集点特征的交通模式识别算法与基于类别层次关系的交通模式识别算法均能有效提高模型的识别准确率。