面向智能交通监控的图像语义分割算法研究的文献综述
摘 要：自20世纪60年代初以来，图像分割的研究仍然是热点之一，且在医学图像分析、交通控制、预测气象、地质勘查、人脸和指纹识别等领域得到了广泛的应用。此外，图像的分割研究也受到各种干扰因素的巨大挑战。近年来，由于深度理论学习的迅速发展，图像语义的分割出现大量典型的研究成果。基于计算机视觉的智能交通监测技术是道路交通安全领域的研究热点，图像语义分割是计算机视觉领域最基本的算法。图像语义分割的质量直接决定了后续算法的分类或识别。因此，研究图像语义分割算法对于智能交通监测具有重要意义。
关键词：智能交通监控；图像分割；算法；图像处理
1前言
自21世纪以来，随着社会经济的发展和汽车保有量的迅速增加，城市交通拥堵日益严重。交通事故频发，交通环境逐渐恶化，这些交通问题越来越受到各国的重视。在交通问题上，早期的解决办法是在现有基础上大规模建设道路，扩大各级道路，但这种做法只会加剧有限的土地资源、能源和生产性土地之间的矛盾。于是在现有的交通条件下，人们不得不使用其他方法来解决这些问题。
在图像分割的基础上，语义分割根据图像自身的纹理和场景获得图像自身要表达的信息（要表达的场景和图像中对象的类别）。因此，图像语义分割对图像分割有了更高的要求，不光要对图像的边界进行精确识别，而且需要根据目标的信息准确识别分割后的图形[1]。语义分割的方法有两种：第一种是自顶向下，利用对象形状模型对要分割的图像进行匹配搜索。由于每个物体的形状变异性很大，这种方法的适应性和效果都不好。第二种是自底向上，它不需要事先了解物体的形状。首先，从图中生成区域假设或候选区域，然后对候选区域进行分类、分级和预测。该方法的主要难处是缺乏可以生成高质量候选区域的算法。最初，对象检测中的滑动窗口方法被用来生成候选区域，这是相当耗时和费力的，且不能描述形状不规则的对象。所以，如何有效的提取图像中对象的整体信息，描述图像中对象的轮廓，一直以来都是值得研究的关键问题。
2正文
2.1研究背景
智能交通系统起源于国外，近年来在我国交通管理中得到了逐步的推广和应用，已成为交通管理部门关注的焦点，可以有效地解决交通管理中的各种困难。在智能交通系统的实际应用中，可以根据实际情况不断优化，进而提高智能交通相关技术的可操作性。在智能交通系统中，集成了许多先进的技术，包括电子信息技术、传感技术、GPS技术、图像处理技术等，其中视频和图像处理技术模块是最完善和应用最广泛的[2]。在智能交通系统的实际应用中，它具有以下应用优势：可以对交通量进行实时监测和准确分析，从而缓解日益增长的交通压力，促进交通行业的稳定发展。同时，在智能交通系统的推广应用中，可以有效缓解地面交通指挥带来的压力，减少交通部门的工作量，提高交通部门的工作效率。
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