智能车技术的快速发展有利于提高人类出行的安全性和效率,而稳定、可靠并且具有多车道感知能力的道路检测是车辆安全行驶的重要保障之一。车道划分的精确性、算法对环境的鲁棒性等使车道级的道路检测算法非常具有挑战性。目前,主流的道路检测算法,如车道分割、车道线检测等,均无法很好地独立完成多车道检测任务。因此,本文融合了车道线检测和道路分割的结果,提出了一种基于多任务学习的多车道检测算法。该算法主要包括了道路分割任务、车道线检测任务以及结果融合模块。对于道路分割任务,分割网络往往没有考虑到道路固有的特性,使得道路分割的效果受到了很大的局限性,于是,本文提出了一种基于先验知识的道路分割算法。该算法主体是一个编码器-解码器结构的图像分割网络,针对道路的空间、边缘梯度两种特征,本文提取了相应的特征信息作为先验知识:将图像像素的位置索引作为空间先验知识;计算了八邻域中八个方向的梯度作为原始空间的边缘先验知识,将这些有关道路的先验知识与网络融合,丰富信息。同时本文在交叉熵损失函数的基础上引入了道路数据分布概率,对可能是道路区域中的漏检或者不可能是道路区域中的误检加大惩罚,从而使得道路分割效果更佳。在Cityscape数据上进行了验证实验,证明本文提出的方法准确率高,漏检率低。对于车道线检测任务,单纯的传统方法检测鲁棒性比较差,而基于语义分割的深度学习方法无法区分出不同车道线,于是,本文提出了一种基于实例分割的车道线检测方法。首先,该算法对车道线进行二值化分割,然后通过一层卷积层将车道线像素映射到特征空间中,训练中的Discriminative损失函使得将不同车道线的像素区分开,而同一车道线的像素聚集在一起,接着使用Meanshift聚类算法对特征空间中的特征像素进行聚类,得到不同的特征实例,最后将特征点映射回图像空间可以得到车道线实例结果。对于车道线模型拟合,本文提出了一种针对车道线的改进Ransac拟合算法,将原图通过逆透视变换转换成俯视图,在俯视图中对车道线实例进行拟合。在Tusimple和CULane数据集上进行了实验验证,证明提出的车道线检测算法在交通场景复杂、光线变化剧烈的场景中具有很鲁棒的检测效果。最后,在道路分割和车道线检测任务的基础上,针对多车道的检测问题,本文提出了一种多任务学习的道路检测算法。该算法可以同时完成道路分割任务和车道线检测任务,这两个任务在多任务学习框架中共享编码器提取的特征,但是拥有独立的解码器。为了通过两种结果得到多车道的分割结果,本文提出了一种车道线和道路区域的融合算法,可以稳定的得到当前车道和左右相邻车道区域。实验证明,本文提出的方法能有效分割出多车道区域,且对不同车道数量的道路具有自适应的感知能力。