摘要
结构化道路图像处理与识别技术是智能交通系统、自动驾驶等领域的关键技术之一。
本文首先概述了结构化道路图像的特点，包括车道线、交通标志、路面标线等典型结构化特征，以及提取这些特征的难点。
其次，综述了道路图像预处理、特征提取和目标检测与识别等方面的研究现状，包括传统的图像处理方法和基于深度学习的方法。
最后，对结构化信息融合与应用进行了展望，探讨了多特征融合策略、道路场景语义分割以及结构化信息在自动驾驶中的应用等方向。
关键词：结构化道路，图像处理，目标识别，深度学习，自动驾驶
近年来，随着计算机视觉和人工智能技术的快速发展，结构化道路图像处理与识别技术取得了显著进展，成为智能交通系统、自动驾驶等领域的研究热点。
结构化道路图像指的是包含丰富语义信息的道路场景图像，其典型结构化特征包括车道线、交通标志、路面标线等。
与一般的自然图像相比，结构化道路图像具有以下特点：
结构化特征明显:道路场景中的结构化元素通常具有固定的形状、颜色和纹理特征，例如车道线通常为白色或黄色，交通标志具有特定的形状和颜色组合。
背景相对简单:与包含大量复杂物体的自然场景相比，道路场景的背景相对简单，主要由路面、天空、绿化带等组成。
透视效应明显:由于拍摄角度的原因，道路场景图像通常具有明显的透视效应，例如近处的车道线较宽，远处的车道线较窄。
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