基于深度卷积神经网络的室外场景理解研究主要利用卷积神经网络强大的特征提取能力，对室外场景中的各类目标进行识别、分割和语义理解。该研究通过构建多层次的卷积结构，从原始图像中提取低层次到高层次的视觉特征，并结合上下文信息实现场景的语义解析。研究重点包括网络架构设计、多尺度特征融合、上下文建模以及实时性优化等方向，旨在提升模型在复杂室外环境下的鲁棒性和准确性。该技术在自动驾驶、智能监控、增强现实等领域具有广泛的应用前景。