图像语义分割是指将图像中的每个像素分配到对应的类别,从而实现对图像中不同物体的识别和分割。图像语义分割在自动驾驶系统中具有重要作用,可以为车辆提供有效的环境感知信息,如障碍物、可行驶区域、交通标志等。然而,自动驾驶场景下的图像语义分割面临着准确率和实时性两大挑战:一方面,道路交通环境复杂多样,目标差异较大,视觉传感器易受光照条件干扰,在恶劣条件下成像质量低;另一方面,车辆行驶速度较快,环境感知信息巨大,图像分割速度难以达到实时性要求。针对这两大挑战,本文展开了面向自动驾驶场景的图像语义分割算法研究,具体工作如下:（1）改进了一种高准确率图像语义分割方案。该方案利用HRNet（High-Resolution Net）保持高分辨率特征,同时引入OCRNet（Object-Contextual Representations for Semantic Segmentation）增强对象级别的语义信息。为了进一步提升分割效果,本文还对该方法进行了三点改进:改进了上采样模块,根据网络模型通道间的重要性分配不同的权重,使上采样过程更有针对性;优化了网络结构,增加了浅层和深层特征之间的连接;改进了HRNet的卷积模块,使用残差ASPP（Atrous Spatial Pyramid Pooling）代替普通卷积来增强多尺度感知能力。实验结果表明,本方案在Cityscapes数据集和Camvid（Cambridge-driving Labeled Video Database）数据集上的平均交并比m Io U（mean Intersection over Union,m Io U）分别为81.20%和72.06%。（2）改进了一种实时图像语义分割方案。该方案以知识蒸馏和特征融合为基准,主要进行了以下四点工作:利用一个参数量多的大模型（教师网络）监督轻量化的小模型（学生网络）训练,使学生网络能够从教师网络中学习到有效的语义信息;改进了灵活解码器模块,使其网络通道数量与输入图像大小对应,避免计算冗余;改进了基于注意力机制的特征融合模块,优化特征交互与融合;优化了金字塔池化模块的结构,减少计算量和内存消耗。实验结果表明,本方案可以有效提升语义分割算法在Cityscapes数据集上的分割速度,提升了语义分割技术的实用性和应用范围。（3）设计了一个面向驾驶场景的语义分割系统。该系统基于语义分割技术实现对车辆场景中各种目标的像素级分类,提供了一个可视化界面来展示分割结果,并且还可以作为一个通用的研究平台,支持不同的语义分割算法进行对比和评估。该系统包含4个层次,分别是数据采集层、数据存储层、业务层和展示层。经过测试和验证后可以发现,该系统能够对驾驶场景的图像进行像素级的语义标注,支持多种语义分割模型的切换和性能比较,并且还能够对分割结果进行可视化展示。综上所述,本文针对自动驾驶语义分割技术中的准确率和实时性要求进行研究与实验,分别提出了高准确率图像语义分割方案和实时图像语义分割方案,提升了自动驾驶语义分割技术的总体性能。并且设计了一个驾驶场景语义分割系统,为自动驾驶的语义分割问题提供了一个可视化的分析平台。