基于MATLAB的卷积神经网络道路识别系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现卷积神经网络（CNN）对道路图像的智能识别与边界提取。系统可自动检测道路区域，支持自动驾驶和交通监控应用，通过优化CNN模型实现高精度分割。

详 情 说 明

基于卷积神经网络的道路图像识别与提取系统

项目介绍

本项目利用深度学习中的卷积神经网络（CNN）技术，对普通摄像头拍摄的道路图像进行智能识别与提取。系统能够自动检测图像中的道路区域，精确分割道路边界，适用于自动驾驶、智能交通监控等场景。通过训练优化的CNN模型，实现对复杂环境下（如阴影、积水、不同光照条件）道路的高精度识别。

功能特性

• 高精度识别：采用优化的CNN模型，实现像素级的道路区域分割
• 复杂环境适应：能够有效处理阴影、积水、不同光照等复杂道路条件
• 批量处理支持：支持一次性处理多张道路图像，提高处理效率
• 双输出模式：同时生成二值化掩膜图像和可视化标注结果
• 性能统计：提供道路识别置信度评分及处理时间统计信息

使用方法

1. 准备输入图像：确保输入图像为RGB三通道的JPG或PNG格式，分辨率不低于640×480像素
2. 运行主程序：执行系统主函数，可选择单张图像或批量图像处理模式
3. 获取输出结果：

- 道路区域二值化掩膜图像（黑白分割图） - 带有道路边界标注的原图像（可视化结果） - 道路识别置信度评分及处理时间统计报告

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 深度学习工具：Deep Learning Toolbox
• 图像处理工具：Image Processing Toolbox
• 硬件建议：4GB以上内存，支持CUDA的GPU（可选，用于加速处理）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，实现了道路图像的加载与预处理、卷积神经网络模型的调用与推理、道路区域的语义分割计算、结果图像的后处理与生成，以及识别置信度评估与性能统计输出等功能模块的协同工作。