摘要
道路图像分割是计算机视觉领域的重要研究方向之一，在自动驾驶、道路维护、城市规划等方面具有广泛的应用价值。
近年来，深度学习技术的快速发展为道路图像分割提供了新的思路和方法。
全卷积网络(FCN)作为一种高效的语义分割模型，在道路图像分割任务中展现出优异的性能。
本文综述了基于全卷积网络的道路图像分割方法研究现状，首先介绍了道路图像分割和全卷积网络的相关概念，然后从数据集、网络模型、训练策略等方面对现有研究成果进行分类和概括，并对不同方法的优缺点进行比较分析。
最后，总结了当前研究中存在的问题，并展望了未来的发展方向。
关键词：道路图像分割；全卷积网络；深度学习；语义分割；文献综述
道路图像分割是指将道路区域从图像中识别和分离出来的过程，其目标是将每个像素标记为道路或非道路类别。
这项技术在自动驾驶领域中扮演着至关重要的角色，例如车道保持、自动巡航、障碍物检测等功能都需要依赖精确的道路分割结果。
此外，道路图像分割还可应用于路面检测、道路维护、城市规划等方面，具有重要的现实意义。
传统的道路图像分割方法通常基于颜色、纹理、形状等低层特征进行设计，例如阈值分割、边缘检测、区域生长等。
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