随着社会经济不断的发展,城市交通也变得十分的便利,人们出行对车辆的需求量逐渐的增加,随之带来了一系列交通拥堵和交通事故。因此出现了智能交通和自动驾驶技术,旨在规范交通和降低交通事故,不管是智能交通还是自动驾驶技术都需要对道路元素进行精准的感知,而道路元素的检测与识别不仅与物体本身的物理特性有关而且易受天气因素的影响,因此如何对道路元素进行高精度的检测与识别尤为重要。本文重点研究应用深度学习算法对道路元素检测时,多种因素造成算法检测精度不佳的问题,对算法进行优化使其在自然场景下能表现出良好的性能,最后将算法移植到可视化软件中对检测的结果进行显示。为了对道路元素进行精准的检测,将论文研究的内容分为固定目标检测、移动目标检测研究与实现以及道路元素检测软件设计与测试。在固定目标检测算法的研究中,首先分析了目标检测算法对交通标志牌和交通信号灯检测的难点,在城市道路的场景下采集了阴天、雨天、雾天、晴天和夜晚的样本,构建了Ftdds固定目标检测数据集。然后引入了性能优秀的YOLOX算法,针对算法对道路元素中小目标检测的不足,提出在输入端数据增强、多尺度融合以及训练策略三个方面对算法进行优化与改进,最后对YOLOX（原模型）、YOLOX+DS（优化后）、YOLOX-improve+DS（改进后）三种模型在测试集中进行性能对比分析,实验结果表明优化后的算法实时性略微下降,但大幅提高了精准度。在移动目标检测算法的研究中,重点研究了类内遮挡引起的行人漏检问题,首先建立了符合本课题的行人遮挡数据集,其次在开源数据集中筛选了四类通用目标数据集。然后引入了实时性和准确率较高的SSD算法,针对算法网络学习能力不足,提出加入注意力机制和深度残差结构,最终实验表明优化后的算法在降低漏检率的同时提高了精准度达到了预期的效果。在道路元素检测软件设计与测试中,首先在Qt Designer人机交互工具设计软件中进行简单的界面布局,然后在Pycharm软件开发环境中将设计好的界面和优化后的算法进行事件的绑定并将三个独立的界面组合成一个软件,最后重点对目标识别功能中的界面进行逐一测试。