摘要：随着自动驾驶技术的快速发展，道路场景理解成为智能驾驶系统的核心技术之一。然而，在夜间或低光照条件下，传统道路识别算法面临图像质量下降、特征提取困难等挑战，同时实时性要求限制了复杂深度模型的应用。针对这些问题，本文提出了一种基于低光照增强与轻量型CNN的道路实时识别算法。
项目简介
基于CLAHE低光照增强与深度可分离卷积的轻量级道路语义分割系统，实现3.8MB模型、36-57ms推理速度的实时道路检测。
系统概述
本文设计了自适应低光照增强模块，融合CLAHE（对比度受限自适应直方图均衡化）和Gamma校正技术，有效提升低光照图像的亮度和对比度，增强道路区域的可辨识性。其次，构建了基于深度可分离卷积的轻量级语义分割网络，采用编码器-解码器架构，通过深度可分离卷积替代标准卷积，大幅降低模型参数量和计算复杂度。最后，在KITTIRoad数据集上进行训练和验证，并开发了基于PyQt5的可视化检测系统。
实验结果表明，本文提出的算法在保持较高识别准确率的同时，模型大小仅为3.8MB，单帧推理时间为36-57ms，满足实时性要求。在郊区道路场景下，道路区域识别准确，边界清晰；低光照增强模块显著改善了暗光环境下的检测效果。该算法为嵌入式设备上的实时道路识别提供了有效解决方案，具有良好的应用前景。
系统架构
本系统采用"数据预处理-模型训练-实时推理"三层架构设计。数据预处理层集成CLAHE、Gamma校正和Retinex等多种低光照增强算法，对KITTIRoad数据集进行自适应增强和数据增广；模型训练层基于PyTorch框架构建轻量级语义分割网络，采用深度可分离卷积的编码器-解码器结构，通过交叉熵损失函数和Adam优化器进行端到端训练；实时推理层提供命令行接口和PyQt5图形界面两种交互方式，支持图像和视频的实时道路检测，推理时延控制在60ms以内。整体架构兼顾准确性与实时性，模型参数量仅为传统分割网络的1/10，适合部署于资源受限的嵌入式设备。
快速开始
运行 python mainwindow.py 进行道路检测，运行 python train.py 训练模型。
环境要求
Python 3.8+，PyTorch 2.0+，CUDA 11.0+（可选GPU加速）。
结果展示
图1 系统界面
图2 道路分割结果示例1
图3 道路分割结果示例2
图4 道路分割结果示例3
图5 道路分割结果示例4
图6 准确率曲线（绿色）
图7 损失曲线（蓝色/红色）
结果点评
本系统成功实现了基于低光照增强与轻量型CNN的道路实时识别算法。通过融合CLAHE自适应直方图均衡化和Gamma校正的混合增强方法，有效解决了夜间和弱光环境下图像质量下降的问题；采用深度可分离卷积构建的编码器-解码器网络，在保证识别准确率94.51%的同时，将模型参数量压缩至3.8MB，单帧推理时间控制在36-57ms，满足实时性要求。系统提供了命令行和PyQt5图形界面两种交互方式，支持图像和视频的道路分割检测，可视化效果直观清晰。
实验结果表明，该算法在郊区道路场景下表现优异，道路边界识别准确，低光照增强模块显著改善了暗光环境下的检测效果。系统具有模型轻量、推理快速、部署便捷等优点，验证了深度可分离卷积在道路分割任务中的有效性。但在复杂城市场景（强阴影、复杂纹理）下仍存在误检测现象，数据集规模和场景多样性有待扩充。本研究为嵌入式设备上的实时道路识别提供了可行的技术方案，具有良好的应用前景和改进空间。
项目资源
包括完整的项目源代码、演示视频、运行截图，开箱即用。
关于项目
作者信息
作者：Bob (张家梁)
原创声明：本项目为原创作品