深度学习在自动驾驶环境感知模块中的关键技术主要包括目标检测、目标跟踪、场景分类和语义分割等。这些技术利用深度神经网络对图像或视频等数据进行处理和分析，识别和提取出道路、车辆、行人、交通标志等物体信息，从而帮助自动驾驶系统更好地理解周围环境。

以下是深度学习在自动驾驶环境感知模块中的关键技术的详细介绍：

1. 目标检测：目标检测的任务是在图像或视频中找出目标的位置和大小。在自动驾驶中，目标检测用于识别道路上和周围的物体，如车辆、行人、交通标志等。常用的深度学习算法包括YOLO、SSD和Faster R-CNN等。这些算法通过训练深度神经网络，可以自动学习和提取图像特征，并准确地进行目标检测。
2. 目标跟踪：目标跟踪的任务是实时跟踪图像或视频中的目标对象。在自动驾驶中，目标跟踪用于监测道路上其他车辆和行人的运动轨迹和速度。常用的深度学习算法包括匈牙利算法、卡尔曼滤波器和深度学习的多目标跟踪算法等。这些算法结合深度学习和传统方法，可以实现对目标的准确跟踪。
3. 场景分类：场景分类的任务是根据图像或视频的内容将其分类为不同的场景。在自动驾驶中，场景分类用于识别道路类型、交通状况和天气等情况。常用的深度学习算法包括卷积神经网络（CNN）和支持向量机（SVM）等。这些算法通过训练深度神经网络，可以自动学习和提取图像特征，并准确地进行场景分类。
4. 语义分割：语义分割的任务是将图像或视频中的每个像素点分配给相应的类别。在自动驾驶中，语义分割用于识别道路标志、车道线、车辆和行人等物体。常用的深度学习算法包括全卷积网络（FCN）和条件随机场（CRF）等。这些算法通过训练深度神经网络，可以自动学习和提取图像特征，并实现像素级别的语义分割。

总之，深度学习在自动驾驶环境感知模块中的关键技术中起着至关重要的作用。这些技术通过处理和分析图像或视频等数据，可以帮助自动驾驶系统更好地理解周围环境，从而提高其驾驶的安全性和可靠性。同时，随着深度学习技术的不断发展，相信这些技术也将会不断完善和优化。