本文探讨了街道级视觉外观与地理可视化界面的整合，提出了VivaRoutes原型以优化驾驶路径规划。研究分析了城市树木位置对热应激的影响，利用热红外图像识别城市热点，旨在改善建筑能效和热舒适度。此外，提出了一种无监督道路分割方法，显著提升了分割精度，适用于自主车辆和城市规划。

本研究提出了一种基于拓扑感知的无监督领域自适应方法用于道路分割，通过预测道路骨架施加拓扑约束，并利用伪标签精化策略过滤噪声。实验结果表明，该方法在多个指标上优于现有技术，特别是在迁移场景中效果显著。此外，拓扑感知损失函数在医学图像分割中也表现出色，有效解决了拓扑错误问题。

本研究提出了堆叠多任务网络用于道路分割，通过全局感知模块和连通性任务提高准确性和连通性维护，实验结果显示优于现有方法。

本研究提出了一种基于拓扑感知的无监督领域自适应方法用于道路分割，通过预测道路骨架作为辅助任务来强制施加拓扑约束，并利用基于连通性的伪标签精化策略过滤噪声伪标签，避免出现孔洞和不连续性。实验表明，该方法在 IoU、F1 分数和 APLS 方面相较于现有的最先进方法有最少 6.6%、6.7% 和 9.8% 的较大增益。