智能驾驶是新时代涌现出的一个依靠计算机和人工智能手段实现脱离人手控制的安全、有效的驾驶过程。随着人工智能时代的来临,智能驾驶开创了驾驶领域的新纪元。与此同时,智能驾驶的安全问题也愈加突出。首先,在协作智能驾驶系统时会面临处理大规模数据的难题;其次,驾驶过程中利用目标检测对路况信息进行判断的准确性仍有待提升;最后,使用车载摄像机捕获到的数据可能会反映车辆活动区域位置,从而暴露隐私信息。随着深度学习的迅猛发展,当前常用的目标检测算法多以深度学习为基础。虽然使用基于深度学习算法的检测效果较可观,但集中处理大规模数据会对服务器和存储空间造成巨大压力,并且会造成大量计算资源的浪费。而且由于当前目标检测模型常直接上传原始数据,因此隐私保护性较差。联邦学习是一个适合进行大规模分布式深度学习模型训练的机器学习范例,支持客户使用本地数据分别训练网络模型,再在中央服务器上共同聚合全局模型。因此,将联邦学习与目标检测相结合,对提高智能交通的安全性、高效性以及保护车辆用户的隐私具有重要意义。针对这些问题,本文对现有目标检测算法效果进行评估,首次提出了基于联邦学习的面向智能驾驶的目标检测方法。本文具体工作包括以下几部分:（1）针对目标检测,本文重点介绍部分典型的通用目标检测体系结构,并使用多种检测方法进行实验,从而得出最适用于本文研究的检测基准模型。（2）交通标志检测属于目标检测的一种应用场景。针对交通标志检测,本文引入了联邦学习方法,通过利用联邦学习将采集到的图像信息进行参数化,再传递到中央云进行聚合,此过程避免了数据传输时隐私泄露现象的发生,并且新模型针对交通标志的平均检测时间平均提高了0.15s,验证了联邦学习起到的重要作用。此方法经过数据预处理,集中式预训练,联邦训练三个阶段来完成整个训练过程,有效地保护了车辆用户间数据传输隐私。（3）对本文提出的方法进一步改进,并对交通标志检测数据集进行独立同分布和非独立同分布数据划分。本文使用提出的方法对在德国交通标志检测基准（GTSDB）和新增后的中国交通标志数据集（CCTSDB）上进行了实验。通过实验证明了本文方法的有效性。本文提出的方法能够提高智能驾驶汽车进行目标检测的效率,对于智能驾驶汽车在未来生活中的实用性和安全性来说具有现实意义与实际价值。