露天矿区路网数据是露天矿采场运输管理的重要组成部分,是发展智慧矿山的基础数据支撑。因露天矿开采的特点,露天矿道路在开采过程中变化十分频繁,同时,随着露天矿区无人驾驶的逐步推广及应用,矿区路网数据的快速生成和更新显得尤为重要。路网提取是获取矿区运输道路的基础,利用生产运输中卡车往返的GPS轨迹点作为样本点,融合提取路网图和GPS轨迹再现道路网的真实形态是分析道路负载的关键之处。本文基于深度学习方法对露天矿区非结构化道路动态负载进行研究,主要工作有:（1）研究基于深度学习的路网提取方法,选择分割精度较高的Deep Labv3+网络作为基础分割网络,针对其在卷积过程中导致道路特征丢失以及道路像素稀疏等问题,构建具有不同空洞速率的密集连接ASPP模块,实现对露天矿道路特征的提取,从而扩大道路特征点的感受野,提高多尺度特征的覆盖范围。同时针对矿区道路与周边背景图中像素占比相差较大的特点,使用占比加权的方法解决了道路正负样本不均衡问题,提高了道路的分割精度和效果。（2）基于露天矿区路网提取结果,融合车辆GPS轨迹信息,选择基于隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model,HMM）的路网匹配方法。针对在匹配过程中因参考点的不同选择而导致出现锯齿状路段的问题,本文充分考虑前后轨迹的关联性和特征相似性,对候选点的概率计算过程稍作改进,提高GPS轨迹点和路网匹配的准确率。（3）根据路网匹配结果,使用基于密度的方法对带有轨迹数据的露天矿区路网进行密度计算及分类,形成不同密度的道路数据区域,并通过聚类算法得到的道路负载分级来表示道路的负载拥堵状态,使用不同的颜色对负载结果进行展示,以此来直观地反映矿区路段对车辆的负载情况。实验表明,本文所构建的露天矿区路网提取模型在道路分割提取速度和精度方面都具有良好的效果。同时,提出的基于HMM模型的GPS轨迹路网匹配方法,在矿区路网坐标匹配方面也表现出良好的效果,对露天矿区的道路负载动态分析具有一定的理论价值和实际意义。