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基于MATLAB的图像处理与深度学习智能道路检测系统
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资 源 简 介
本项目融合传统图像处理与深度学习技术，实现高精度道路区域检测与边界识别。系统支持复杂场景下的稳定分析，自动提取道路特征，并提供直观的可视化结果，适用于智能交通与自动驾驶研究。
详 情 说 明
基于图像处理与深度学习的智能道路检测系统
项目介绍
本项目是一个融合传统图像处理技术与深度学习方法的智能道路检测系统。系统旨在实现对道路区域的高精度分割与边界识别，能够有效应对阴影、遮挡、多变光照等多种复杂场景，提供稳定可靠的检测结果。系统输出包括道路分割图、边界可视化图以及详细的量化评估报告，可应用于自动驾驶、高精度地图制作、道路基础设施监测等领域。
功能特性
- 高精度分割：采用U-Net语义分割网络，实现对道路区域的像素级精确识别。
- 复杂场景鲁棒性：结合图像增强与预处理技术，提升系统在阴影、遮挡及不同光照条件下的检测稳定性。
- 边界优化识别：集成边缘检测与霍夫变换，对深度学习分割结果进行边界优化，得到清晰、连续的道路轮廓。
- 全面评估指标：自动生成检测精度报告，包含交并比（IoU）、准确率、召回率等多个评估指标，便于性能量化分析。
- 结果可视化：提供原始图像与检测结果（分割图、边界叠加图）的可视化展示。
使用方法
- 数据准备：
- 运行系统：
- 获取结果：
道路区域二值分割图：白色像素代表道路区域，黑色像素代表非道路区域。
* 道路边界叠加显示图：在原始图像上用红色线条清晰标注出的道路边界。
* 检测精度报告：文本文件，记录本次检测的IoU、准确率、召回率等评估指标（当提供真实标注时生成）。系统要求
- 操作系统：Windows 10/11, Linux (Ubuntu 16.04及以上), macOS (10.14及以上)
- Python：版本 3.7 或 3.8（推荐）
- 深度学习框架：PyTorch 1.7+ 或 TensorFlow 2.4+
- 关键依赖库：OpenCV, NumPy, Scikit-image, Matplotlib, Scikit-learn
- 硬件建议：配备GPU（支持CUDA）可获得更快的处理速度，CPU亦可运行。
文件说明
主程序文件整合了系统的核心处理流程，其主要功能包括：调度并执行图像预处理模块以增强输入数据质量；加载预训练的深度学习分割模型对道路区域进行语义分割；调用边缘检测与优化算法对初步分割结果进行边界精修；最终生成道路分割图、边界叠加可视化图以及精度评估报告，并控制结果的输出与显示。
