自动驾驶是目前人工智能领域一个实用性极强的技术,这项技术的达成可以让驾驶员从长时间的驾驶行为中解放出来,同时有效减少交通事故概率,改善道路交通的效率。目前道路识别的主要方法可分成道路边界识别和路面识别两大方向,其中路面识别方法对识别的准确性和速度都提出了较高的要求。本文提出了基于改进的半随机森林算法的道路识别技术,实现了快速、准确的从相对复杂的道路场景中识别出有效路面的目的。首先对道路图像进行特征提取,并对不同特征进行自由组合,找出权重最高的两组特征;然后采用SLIC算法对图像进行超像素分割,并通过多组对比实验找出了最优参数设定;接着将基于不同原理的分类器在道路识别领域进行了应用,并分别进行了实验验证,针对Random Forest分类器提出了相应的改进方法,用半随机特征选择替代原有的全随机特征选择,将高权重的特征作为指定特征来完成决策树节点的训练;接着通过理论探究了改进算法的可行性,又通过实验验证了改进算法的有效性,并对不同分类器的实验表现做出横向比较分析;最后,对改进后的算法仍会出现的一些错误分类做出了原因分析。通过对随机森林算法随机选取特征值这一环节的改进,增强了单棵决策树的分类能力,让算法在准确性和时效性两方面都达到了一定的高度,可以被运用于实时道路识别技术,具有广泛的应用前景。