车辆距离检测是智能驾驶系统中的关键技术之一。基于单目视觉的距离检测技术具有设备安装调试方便、计算资源消耗少和实时性好等优点,被广泛应用于智能驾驶研究中。近年来,随着深度学习的发展,开始出现了基于深度学习的目标距离检测网络,但是由于其结构较为简单,容易丢失较多空间信息,对目标深度的预测精度有待提升。因此,研究基于深度学习的单目视觉前向车辆距离检测模型具有重要的理论和实际意义。本文在分析已有基于视觉的距离检测技术基础上,围绕前向车辆距离检测的深度学习模型搭建、检测算法精度提升、检测模型加速三个方面进行研究,实现了基于深度学习的前向车辆距离检测。论文的主要工作和贡献如下:（1）针对已有网络容易丢失空间信息,影响检测精度的问题,本文引入深度估计算法中的DORN算法,搭建了基于该算法的前向车辆距离检测模型D＿FVDD。通过将深度估计问题转换为分类问题,实现简化网络结构的同时获得高分辨率深度图,以此保留目标周围的深度信息,减少网络训练时的参数波动,提升前向车辆距离检测网络的检测精度。（2）针对前向车辆距离检测网络精度提升的问题,本文通过优化关键点拟合方法和改进损失函数,有效提升前向车辆距离检测的准确性。针对目标关键点的拟合优化问题,通过引入K-means聚类算法进行有效的参数配置,从而实现拟合精度的提高。针对损失函数针对性不足问题,通过结合Anchor-free思想,将目标3D中心点作为其深度值所对应的真实值,使网络在训练时,获取特定点的学习信息,从而有效提升检测精度。（3）考虑到前向车辆距离检测模型的实际应用需求,需要对模型进行压缩加速。本文基于对模型优化方法的分析,采用了Tensor RT工具对模型进行加速优化,大幅提升检测速度。为验证所提距离检测模型的有效性,本文基于校园场景搭建了数据采集平台,并对预测情况进行误差规律分析,建立了误差修正模型。实验结果表明,修正后的模型可以显著提升前向车辆距离检测的精度。基于目前没有公开的目标距离检测数据集这一现状,本文借助KITTI数据集,构建了针对前向车辆距离检测的延伸数据集,搭建了前向车辆距离检测模型,并优化了模型精度和速度,最后通过多组对比实验进行了有效验证。实验结果表明,本文优化后的前向车辆距离检测模型具有较高的检测性能。