近些年,基于深度学习的目标检测算法模型在网络精度和计算速度上都得到了不断提升。然而在某些特定场景中,仅依赖于彩色相机获取的图像信息和二维目标检测算法并不能满足实际应用的需求。在工业生产生活中,对于无色无味、不规则漏气漏液的检测十分重要,但彩色相机很难捕捉到特征信息,因此基于红外图像的检测算法尤为必要。随着机器人技术的不断发展,科技人员开始利用移动机器人进行空间探索,而对于机器人周围环境的地形感知可以帮助机器人识别目标获取周围信息,对感兴趣目标的空间定位可以帮助它进行下一步的探索。同时,在自动驾驶领域,二维的目标检测算法局限于二维特征,而基于深度学习的三维目标检测算法可以直接从点云信息中提取特征,获取场景中行人车辆等目标的空间信息。针对以上三个实际应用场景,本文围绕深度学习目标检测方法,分别利用红外图像、彩色图像、点云等数据,提出了针对性的解决方法。具体的研究内容如下:（1）针对漏气漏液检测问题,本文提出了一种基于红外图像的漏气漏液检测方法。首先通过红外热成像仪捕捉目标红外信息,利用红外成像系统采集红外图像数据。针对红外图像信噪比低、特征不明显等特点,使用开闭操作和图像增强算法抑制背景噪声,增强红外图像的细节特征。检测网络使用MS COCO数据集预先训练好的权重文件作为初始化参数,使用聚类算法获取锚矩形框的先验知识,基于YOLO v4网络改进其中的部分特征提取模块和特征融合模块从而提高算法准确率,满足了系统对模型的检测速度和精度的要求,从而解决了对于漏气漏液目标的检测问题。（2）针对地形检测和空间定位问题,本文提出了一种基于RGB-D数据的地形检测与空间定位方法,利用彩色图像进行语义分割和实例分割,利用深度相机获取的深度信息完成对特定目标的空间定位。首先提出了一种基于循环一致性对抗网络的地形语义分割算法,其次使用基于Mask R-CNN算法实现地形的实例分割。最后,将深度相机和彩色相机投影到3D空间进行空间对齐,获取得到分割后特定目标实例地形的点云信息并计算其空间位置,同时提出使用下采样和基于统计学的噪声点云过滤方法提高定位的准确性。（3）针对三维目标检测问题,本文提出了一种基于图像和点云数据的目标检测算法。首先,对于点云数据的获取问题,除了上文中使用的深度相机进行投影,本文同样研究了基于深度学习的双目立体匹配算法,使用双目图像生成伪点云。其次在基于二维目标检测网络的基础上,使用了基于视锥体点云检测网络的三维目标检测算法提取检测框对应的点云语义特征,完成对目标的三维检测。综上,本文主要研究基于深度学习的目标检测技术的具体应用。围绕基于深度学习的目标检测算法,依托实际应用项目和背景,利用红外、双目等不同传感器数据,并结合深度学习相关算法,提出对应的解决方案。通过自采数据集或公开数据集进行实验,验证了算法的有效性,解决了目标检测算法在相关实际场景中的应用问题。