摘要
道路图像分割是计算机视觉领域的重要研究方向，其目标是从图像中准确地识别和分割出道路区域。
道路图像分割在自动驾驶、路况监测、城市规划等领域具有广泛的应用价值。
近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于全卷积网络(FCN)的道路图像分割方法取得了显著成果。
FCN能够端到端地学习图像特征和语义信息，具有较高的分割精度和效率。
本文首先介绍了道路图像分割的研究背景和意义，以及全卷积网络的基本原理和发展历程。
然后，重点综述了近年来基于FCN的道路图像分割方法，包括网络结构改进、多源数据融合、损失函数优化等方面的研究进展。
此外，本文还分析了常用数据集和评价指标，并对不同方法的性能进行了比较分析。
最后，总结了现有方法的不足，并展望了未来研究方向。
关键词：道路图像分割；全卷积网络；深度学习；计算机视觉；语义分割
随着计算机视觉技术的快速发展，图像分割作为其重要的分支之一，近年来受到了广泛关注。
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