إن تحليل المشاهد الحضرية يُعدّ الركيزة الأساسية لنظام النقل الذكي، وقد لاقت محاكاة المشاهد الحضرية باستخدام الصور الملونة (RGB) والحرارية اهتمامًا متزايدًا في مجال رؤية الحاسوب مؤخرًا. ومع ذلك، تفشل معظم الطرق الحالية في استخلاص حدود دقيقة للخرائط التنبؤية، ولا تستغل بالكامل المعلومات المستخلصة من المستويات العليا من الميزات. علاوةً على ذلك، تُجري هذه الطرق تجميعًا بسيطًا للميزات المستمدة من الوسائط RGB والحرارية، مما يمنعها من استخلاص ميزات مجمعة شاملة. ولحل هذه المشكلات، تم تطوير شبكة توجيهية مُستندة إلى الحدود (EGFNet) في هذه الدراسة لتحليل المشاهد الحضرية باستخدام الصور الملونة والحرارية. أولاً، تم إدخال خريطة حافة مسبقة تم إنشاؤها باستخدام الصور الملونة والحرارية، بهدف التقاط المعلومات التفصيلية في الخريطة التنبؤية، ثم دمج إشارات الحدود المسبقة في خرائط الميزات. ولضمان تجميع فعّال للمعلومات من الصور الملونة والحرارية، تم تصميم وحدة تجميع متعددة الوسائط تضمن تجميعًا كافيًا بين الوسائط المختلفة. وبما أن المعلومات الشكلية على المستويات العليا ذات أهمية كبيرة، فقد تم اقتراح وحدتي معلومات عالمية وشكلية لاستخراج معلومات شكلية غنية من الميزات على المستويات العليا. أما في مرحلة التفكيك، فقد تم استخدام عملية الجمع العنصرية البسيطة لدمج الميزات المتسلسلة. وأخيرًا، لتحسين دقة التحليل، تم تطبيق مراقبة عميقة متعددة المهام على الخرائط الشكلية والحدود. وأُجريت تجارب واسعة على مجموعات بيانات معيارية لإثبات فعالية الشبكة المُقترحة EGFNet، وتفوّقها على الطرق الأحدث في مجالها.