基于深度学习的驾驶道路环境检测方法研究文献综述

随着深度学习技术的快速发展，其在计算机视觉领域的应用日益广泛，尤其是在驾驶道路环境检测方面展现出巨大潜力。

本文首先介绍了驾驶道路环境检测的相关概念和研究意义，并对深度学习在计算机视觉中的应用进行了概述。

然后，对国内外在基于深度学习的驾驶道路环境检测方法研究现状进行了详细综述，包括目标检测、语义分割、实例分割等方法，并分析了各种方法的优缺点。

接着，本文重点阐述了基于深度学习的驾驶道路环境检测的主要研究方法，包括数据采集与预处理、道路环境特征提取、环境目标检测与识别以及环境信息融合等关键技术，并对每种技术的研究现状进行了详细介绍。

最后，本文对全文进行了总结，并展望了未来基于深度学习的驾驶道路环境检测方法的发展趋势。

关键词：深度学习；驾驶道路环境检测；目标检测；语义分割；环境信息融合

驾驶道路环境检测是指利用车载传感器，如摄像头、激光雷达等，对车辆行驶道路的环境信息进行感知和理解，识别道路边界、车道线、交通标志、车辆、行人等关键要素，为车辆安全行驶提供保障。

深度学习是一种模仿人脑神经网络结构和功能的机器学习方法，其核心是通过多层神经网络对数据进行特征提取和抽象，最终实现对数据的分类、识别、预测等任务。

基于深度学习的驾驶道路环境检测方法是指利用深度学习技术对车载传感器采集的道路环境数据进行分析处理，实现对道路环境中各种目标和要素的准确识别和定位。

近年来，随着深度学习技术的迅速发展，基于深度学习的驾驶道路环境检测方法取得了显著进展，成为了该领域的研究热点。