前向车辆识别与距离检测是智能驾驶环境感知的关键技术之一。在现实场景中,车辆种类和尺度多变、车车遮挡、环境遮挡以及道路俯仰角变化等问题,都不同程度增加了前向车辆识别与距离检测的难度。现有针对特定目标的距离检测网络结构简单,空间信息丢失严重,距离检测精度有待提高。因此,研究基于深度学习的前向车辆识别与距离检测具有重要的理论和实际意义。论文在深入分析SSD（Single Shot Multi Box Detector）目标检测与DORN（Deep Ordinal Regression Network）深度估计算法的基础上,针对SSD算法对小尺度车辆目标检测效果不好、定位性能欠佳问题加以改进,并将改进后的车辆检测算法与单目深度估计算法作为模型的两个分支,通过多任务学习的方式,提出了一个前向车辆识别与距离检测算法。本文的主要工作和贡献如下:（1）针对SSD对多尺度车辆目标检测效果不好问题,本文从感受野和特征金字塔两个角度提出了多尺度感受野融合模块,并引入注意力机制重构了特征金字塔,以确保金字塔各层特征中既包含多个尺度感受野的特征表示、又包含编码上下文信息的语义特征,来提高小尺度目标的检测效果。（2）针对SSD定位性能欠佳问题,将级联检测机制引入到SSD算法中,对Anchor进行两次分类和回归,以提升其定位精度。另外,为了增益级联检测的作用,设计了带权重的特征对齐模块来缓解级联检测时Anchor与特征之间的漂移问题,并参考Anchor-free设计了一种加权CIo U损失函数,有效地提高回归精度。（3）针对前向车辆距离检测网络中目标检测任务与深度估计任务之间的相关性与差异性难以平衡问题,本文引入多任务注意力网络MTAN（Multi-Task Attention Network）,将目标检测任务与深度估计任务并联,提出了一种端到端的目标检测与单目深度估计多任务学习模型。另外,针对MTAN中注意力机制对深度估计任务的适应性不足问题,引入大核注意力机制对MTAN进行改进,并采用多任务损失函数自适应权重策略,来提高目标检测和深度估计的精度。（4）针对2D车辆边界框中非车辆区域深度值对距离检测形成干扰的问题,本文提出了基于K-Means优化的测距方式,有效提高前向车辆距离检测的精度。综上所述,提出了一个适用于前向车辆识别与距离检测算法。本文使用KITTI数据集构建的前向车辆识别与距离检测数据集进行训练和测试,并设置多组对比实验,实验结果表明本文算法在精度上有较好的优势,在实际场景中表现良好。