本发明涉及一种地面地图要素语义分割方法、系统、介质及设备，其包括：将输入的地图图像数据进行降维处理，得到预设尺寸的图像数据；将所述图像数据进行改进残差和跳跃连接处理，获取地图要素深度特征；将所述地图要素深度特征进行解码，得到每个像素归属于各个类别的概率，通过比较像素归属于每一类概率的大小，把最大概率的作为该像素类别，将原图通过网络映射为与输入的地图图像大小一一对应的类别判断结果，完成语义分割。本发明以摄像头传感器采集的单帧图像数据作为输入，通过结构简单的轻量级神经网络学习地面语义，在此基础之上得到车道线、箭头等其他类型语义的分割结果，成本低。