城市路网交通数据的分析与预测与人们的日常出行息息相关,在智慧城市的建设与发展过程中,路网交通的智能化进程也扮演着极其重要的作用。通过对交通数据的分析与预测,可以及时掌握路网中的即时交通状况,极大提升交通调度及处理突发事件的能力。随着城市化进程的大大加快,传统的数据分析和预测方法已经不能满足庞大交通数据的处理需求,目前越来越多的研究工作趋向于基于深度学习进行建模交通数据进行分析与预测,因此深度学习算法也在交通领域中发挥着愈发重要的作用。同时交通监控系统也不断应用于城市路网的各个路段及交叉路口。因此本文对基于机器视觉结合深度学习算法来实现对路网交通流进行了分析与研究。以下是本文的主要研究内容:（1）针对目前常见的利用视觉传感器进行道路车辆语义理解的工作,本文对这些工作进行了综述研究。近年来随着深度学习在图像检测、分类和语义分割中的广泛应用,出现了一大批基于机器视觉的交通检测和量化方法。本文创新性的将道路车辆语义理解工作分为交通检测算法、宏观交通流特征量化和微观车辆行为识别三个方面,并对这些工作进行了回顾与分类。对比了当前公开数据集的交通流特征量化结果,分析了道路车辆行为识别方法的常用策略。总结出目前该领域面临的挑战和未来可能的发展方向。（2）针对目前常用的检测方法对于远距离、低像素、小尺寸目标的检测仍没有较为有效的方法,本文提出了基于视差图聚类的3D目标检测算法来实现远距离小目标的检测。我们将不同的视察区域映射成不同的检测候选区域来解决这一问题。首先将不同深度的视差图进行聚类,再分别对投影映射区域进行特征提取,最后将提取到的特征输入到我们提出的多尺度网络模型中进行3D目标检测。在KITTI公开数据集中检测准确度排名视觉方法的第一位,结果证明了该方法对可以有效提升3D目标检测中远处小物体的检测精度。（3）针对利用机器视觉进行路网交通流量检测方面工作的欠缺,借助路网各个节点摄像头所拍摄的交通图像,本文提出了基于机器视觉融合路网时空信息的交通流预测方法。目前路网交通流预测方法大多是由地感线圈采样获得的交通数据。这类方法对地面的破坏性很大,且能够获得交通特征比较单一。我们利用机器视觉算法分别从中提取车流信息和道路状态,将其输入到改进的基于图卷积模型中,通过路网子图和流量反转图进行时空特征增强。研究过程中进行了大量的对比及消融实验,证明此方法通过对车流量和道路状态的融合可以有效提高真实世界路网交通流预测的精度。