城市街景分割有什么用

城市街景分割的应用场景和作用
应用于城市安防监控
在城市安防方面，图像语义分割能够帮助自动检测异常行为并预警潜在威胁。通过对视频流中的行人、车辆和其他物体进行实时分类，可以有效提升公共安全水平[^1]。
提升地图导航精度
对于地图服务提供商而言，利用街景数据实现高分辨率的地图更新至关重要。借助于精准的道路要素提取——如车道线、交通标志牌以及周边设施等信息，可使路径规划更加合理高效；同时也有助于改善自动驾驶汽车对外界环境的理解能力。
支持智能交通管理决策
基于大规模的城市街景影像分析结果，相关部门可以获得有关基础设施状态的第一手资料，进而制定科学合理的维护计划或改造方案。此外，在应对突发事件时（例如交通事故），快速获取现场情况有助于指挥调度资源及时响应处理。
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt

# 加载预训练模型并对输入图片执行预测操作
def predict(image_path):
model = load_model('pretrained_road_segmentation_model') # 这里假设有一个预先训练好的模型文件
img = cv2.imread(image_path)
result = model.predict(img)

return result

plt.imshow(predict('./street_scene.jpg'))
plt.show()

此代码片段展示了如何加载一个预训练的城市道路分割模型，并对给定的一张街道景象照片做出预测。请注意实际部署过程中还需要考虑更多细节问题，比如不同光照条件下的鲁棒性优化等。