基于CNN的道路场景自动识别与提取系统

资 源 简 介

本系统旨在利用深度学习中的卷积神经网络技术实现对复杂地面场景图像中道路区域的精准识别与语义提取。与常规的遥感卫星影像处理不同，本项目专注于地面视角、车载摄像头或监控视角下的道路图像分析。程序核心通过构建及训练深层卷积神经网络，自动学习道路的纹理、边缘、颜色以及空间分布特征。

详 情 说 明

基于卷积神经网络(CNN)的道路场景自动识别与提取系统

项目介绍

本项目是一款专为地面视角、车载摄像头或监控场景设计的道路识别与提取系统。系统利用深度学习中的卷积神经网络（CNN）技术，能够从复杂的地面图像中精准定位并分割出道路区域。与处理宏观特征的卫星遥感影像不同，本系统侧重于捕捉地面图像中的纹理、透视边缘、颜色以及空间分布特征，旨在为自动驾驶环境感知、智能监控分析等领域提供核心算法支持。

功能特性

1. 自动合成数据集：内置模拟数据生成功能，能够自动生成带标签的地面视角道路图像，用于模拟真实的训练场景。
2. 语义分割网络架构：构建了一个包含编码器与解码器结构的深层卷积神经网络，实现像素级的语义标注。
3. 精准提取与后处理：集成形态学滤波技术，有效平滑提取结果并抑制噪点。
4. 边界线自动检测：支持从分割结果中自动提取道路边缘线条坐标。
5. 量化评估体系：自动计算数据集及类别的性能评估指标。
6. 多维度结果可视化：提供原始图像、二值掩膜、覆盖图及边界线的对比展示。

实现逻辑

程序的运行逻辑严格遵循以下流程：

1. 环境准备与数据生成：首先设置随机数种子以确保结果可复现，接着在本地创建临时存储目录。脚本会模拟地面视角特征，通过生成绿色背景并在其上绘制灰色梯形（模拟透视效果的道路）来批量产出图像及其对应的标签图。
2. 数据组织与划分：利用图像数据存储器检索数据，并按照 70% 训练集、30% 测试集的比例将合成数据进行随机打乱划分。
3. 构建 CNN 模型：搭建一套针对语义分割优化的网络。该网络包含：

* 编码器：通过两个阶段的卷积、批归一化 (Batch Normalization)、ReLU 激活以及最大池化 (Max Pooling) 来提取高维度特征。 * 解码器：利用转置卷积 (Transposed Convolution) 进行上采样还原图像尺寸，配合后续卷积层细化分割边缘。 * 输出层：通过 Softmax 转换概率并进入像素分类层。

1. 模型训练：使用 Adam 优化器，设置固定的初始学习率、训练轮数（Epochs）和批次大小（Mini-batch），对划分好的训练集进行监督学习。
2. 预测提取：将训练好的模型应用于测试图像，执行语义分割推理。
3. 图像后处理：针对网络输出的原始掩膜，利用圆形结构元素进行形态学开闭运算以去除孤立噪点，并填充内部空洞。随后，使用边界跟踪算法提取道路边缘坐标。
4. 性能评价：调用评估接口对比预测掩膜与真值标签，输出准确率、交并比 (IoU) 等关键指标。
5. 可视化输出：通过多子图模式，对比显示输入原图、生成的二值化道路掩膜、半透明的分割覆盖图以及最终提取到的红色道路边界线。

系统要求

• 软件环境：MATLAB（建议 R2020b 或更高版本）
• 必要工具箱：

* Deep Learning Toolbox (深度学习工具箱) * Image Processing Toolbox (图像处理工具箱) * Computer Vision Toolbox (计算机视觉工具箱)

关键算法与实现细节分析

数据合成算法

系统采用几何建模的方式模拟道路。利用多边形掩膜生成函数构建梯形区域，模拟摄像头捕获的远窄近宽的道路透视效果。同时引入随机扰动，为地面背景和路面添加随机颜色偏移和噪声，以增强训练数据的多样性。

神经网络架构

网络设计参考了 SegNet 的思想。通过对称的下采样与上采样过程，编码器负责捕捉场景的全局语义（即“哪里是路”），而解码器则通过转置卷积精确恢复空间细节（即“路的边缘在哪里”）。批归一化层的加入有效防止了深层网络训练中的梯度消失或爆炸问题，加快了收敛速度。

形态学滤波

为了解决 CNN 输出结果可能存在的锯齿感或细微空洞，系统应用了数学形态学中的开运算（先腐蚀后膨胀）来消除小尺寸的背景噪声，并使用闭运算（先膨胀后腐蚀）来平滑道路边缘。最后，空洞填充功能确保了道路区域作为一个完整的连通域被提取。

评估指标

评估模块通过全局指标（Global Accuracy）和类别平均指标（Mean IoU）对分类性能进行严格量化。这使得用户可以客观判断模型对“道路”类别和“背景”类别的分辨能力。