本发明公开了一种有效融合神经网络特征的道路场景语义分割方法，其在训练阶段构建卷积神经网络，其包括输入层、隐藏层和输出层，隐藏层包括由3个神经网络块组成的空间特征提取通道、由5个神经网络块组成的背景特征提取通道、由第5个融合块组成的特征融合通道；将训练集中的每幅原始的道路场景图像输入到卷积神经网络中进行训练，得到每幅原始的道路场景图像对应的12幅语义分割预测图；通过计算每幅原始的道路场景图像对应的12幅语义分割预测图构成的集合与对应的真实语义分割图像处理成的12幅独热编码图像构成的集合之间的损失函数值，得到卷积神经网络训练模型；在测试阶段利用卷积神经网络训练模型进行预测；优点是分割准确度高，鲁棒性强。