当今社会，人工智能作为先进的科技代表，在各个方面都影响着人们生活与社会的发展。图像处理技术的准确性、时效性在人工智能领域越来越重要。由于自动驾驶、智慧城市等在全球范围内受到了更多人的认可。在无人驾驶方面，鉴于无人驾驶这一技术对于安全性的较高要求，驾驶系统需要在不断变化的外界环境中进行车辆的行驶过程中的路线规划以及对障碍物如其他车辆、建筑物等的检测，这就要求很高的精确度来完成这项精准的任务，通过语义分割可以实时判断道路上的各个标记。在这些领域，理解周围环境的语义信息对于躲避障碍物、减少车与车或车与人之间的碰撞具有非常重要的现实意义。
我们的首要目标是设计一种智能方法，对城市街景进行语义分割。为了实现这一目标，我们采用基于深度学习的图像分割方法来检测城市街景区域。在数字图像处理中，图像分割是一项重要的任务。使用语义分割来检测城市街景的具体含义，语义分割的目的是针对像素进行分类，并根据类别对其进行标记，它还可以用于医学图像中检测疾病和身体损伤。
