基于全卷积网络的道路图像分割方法研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着自动驾驶、智能交通系统等领域的快速发展，道路图像分割作为计算机视觉领域中的一个重要研究方向，其研究成果对这些领域的发展具有重要的推动作用。

道路图像分割旨在将道路区域从图像中准确地识别和分离出来，为后续的车辆检测、车道线识别等任务提供基础。

本选题的研究具有重要的理论意义和现实意义。

2. 本选题国内外研究状况综述

道路图像分割作为计算机视觉领域中的一个经典问题，一直受到广泛关注。

近年来，深度学习技术的快速发展为道路图像分割提供了新的思路和方法。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究将以全卷积网络为基础，探索和研究高效、精准的道路图像分割方法，主要研究内容包括：
1.道路图像特征分析:分析道路图像的特点，包括道路区域的颜色、纹理、形状等特征，以及光照变化、阴影遮挡等因素对道路图像分割的影响，为后续网络结构设计提供依据。

2.全卷积网络模型构建:研究和改进全卷积网络模型，设计适合道路图像分割任务的网络结构，包括编码器-解码器结构、跳跃连接、多尺度特征融合等，以提高模型对道路区域的特征提取能力和分割精度。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤进行：
1.文献调研与分析:收集和阅读与道路图像分割、全卷积网络相关的国内外文献，了解该领域的最新研究进展、现有方法和技术路线，为本研究提供理论基础和技术参考。

2.数据集构建与预处理:选择合适的道路图像分割数据集，并进行数据预处理，包括图像格式转换、尺寸调整、归一化等，为模型训练和测试做好准备。

3.全卷积网络模型设计与实现:基于现有的全卷积网络模型，如fcn、segnet、unet等，设计适合道路图像分割任务的网络结构，并使用深度学习框架（如tensorflow、pytorch等）进行模型实现。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：
1.针对道路图像特点设计改进的全卷积网络模型:在深入分析道路图像特征的基础上，对现有的全卷积网络模型进行改进，设计更适合道路图像分割任务的网络结构，以提高模型对道路区域的特征提取能力和分割精度。

2.研究针对道路图像分割的损失函数优化方法:针对道路图像分割任务中存在的类别不平衡、边缘模糊等问题，研究和改进损失函数，以提高模型的训练效率和分割精度。

3.结合数据增强方法提高模型的泛化能力:研究针对道路图像特点的数据增强方法，如光照变化、阴影模拟、遮挡处理等，扩充训练数据集，提高模型对不同场景和条件下道路图像的适应能力。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1.邓志鹏,刘洁,游志胜.改进的全卷积神经网络道路场景语义分割[j].计算机应用,2022,42(12):3702-3709.

2.郭文强,王忠民,刘洋,等.基于改进全卷积神经网络的道路场景语义分割[j].计算机工程与应用,2021,57(22):153-160.

3.刘峰,徐华,张凯.基于注意力机制和条件随机场的全卷积网络道路提取[j].测绘通报,2021(12):56-61.