本发明公开了一种车联网中视频语义驱动的资源分配方法，属于车联网领域。首先构建车辆端与边缘服务器端视频语义通信的车联网系统模型；然后统计实验数据并结合回归方法，构建视频语义驱动的资源分配指导模型；再利用视频码率计算单位车辆的检测准确率，并将最大化单位车辆的检测准确率为优化目标，构建车联网中视频语义驱动的资源分配优化模型；并通过分析目标函数的单调性实现模型的简化；在视频语义驱动的资源分配优化模型的基础上，构建强化Q学习算法模型；通过构建状态空间、动作空间和环境反馈，并执行动作、观测状态、获得奖励来训练求解资源分配优化模型。本发明考虑了不同视频的语义差异和车联网非稳态信道条件，优化了车辆端到边缘服务器端视频语义任务的频谱分配，实现了平均目标检测精度最大化。