项目实现以 “技术适配场景、迭代验证效果” 为路径，分三阶段完成落地：​技术选型与架构搭建​前端采用 Vue3+ECharts 构建轻量化交互界面，支持病害数据实时可视化与地图联动；后端基于 Spring Cloud 微服务架构，实现识别引擎、数据管理、决策分析模块的解耦，保障高并发场景下的系统稳定性。核心算法层通过 TensorFlow 框架训练专属模型，针对路面光影变化、遮挡物等干扰因素，引入数据增强技术（如旋转、模糊处理）扩充训练集，使模型在复杂环境中仍保持高识别精度。​分场景试点验证​首阶段选取 3 类典型路段（城市主干道、高速公路、城郊公路）进行封闭测试，累计采集 10 万 + 张实景影像，通过人工标注与系统识别结果的比对，持续优化算法参数 —— 例如针对高速公路车辙病害，新增 “灰度梯度分析” 特征提取逻辑，将识别准确率从 89% 提升至 96%。同步验证 GIS 坐标匹配精度，通过融合北斗定位数据与影像帧时间戳，将病害位置误差控制在 3 米内，满足养护施工的定位需求。​全流程闭环落地​试点达标后接入实际巡检业务，建立 “影像上传 - 自动识别 - 人工复核 - 数据归档 - 决策输出” 的标准化流程：巡检车辆采集的影像经 5G 实时传输至系统，10 分钟内完成批量识别并生成初判结果；养护人员通过移动端 APP 接收复核任务，对存疑病害进行二次确认，数据同步更新至管理平台；最终由决策系统自动生成养护优先级清单，支撑管理人员快速调度资源。项目上线后，单条 100 公里路段的巡检效率从 3 天缩短至 4 小时，数据复用率提升 70%，验证了系统的实际业务价值。