云巡检行业场景简介
云巡检主打市政道路、桥梁、隧道、边坡、管线等城市基础设施数字化管养，替代传统人工线下纸质巡查模式。
1. 多源巡检数据统一汇聚
整合人工手持终端、巡检车、无人机航拍、InSAR卫星遥感、路面传感器、监测雷达多渠道数据，统一接入平台完成清洗、标准化存储。
2. 病害智能识别与风险预警
自动识别路面裂缝、塌陷、护栏破损、边坡位移等设施病害，依托时序数据算法分析隐患发展趋势，实现塌陷、滑坡等风险提前预警，变事后抢修为事前预防性养护。
3. 巡养分离数字化管理
巡查人员只负责采集问题，养护班组线上接收病害工单，平台全程追踪派单、处置、验收流程，规范管养流程。
4. 数字孪生可视化大屏
全域设施一张图展示病害分布、巡检覆盖率、养护进度、风险点位，支撑管理部门统筹决策。
5. AI辅助智能分析
基于大模型Agent，管理人员通过自然语言查询设施数据、自动生成病害统计报表、输出标准化养护处置方案，降低数据分析门槛。
云巡检平台核心功能介绍
一、多源巡检数据接入管理
兼容无人机航拍、InSAR卫星遥感、巡检车载终端、人工手持APP、路面各类传感器，支持HTTP、Kafka、MQTT、WebSocket多协议接入；统一完成数据清洗、格式标准化、去重处理，海量监测数据分库存储，时序监测数据存入InfluxDB，海量轨迹数据使用ClickHouse存储。
二、设施病害与风险预警
内置塌陷识别、道路质量评价、病害自动去重算法，自动识别路面裂缝、边坡位移、护栏损坏、管线沉降等隐患；实时分析时序监测数据，自动生成高风险点位预警消息，推送至管理人员，实现设施隐患早发现、早处置。
三、巡养一体化工单流程
落地巡养分离管理模式：巡检人员现场采集病害上传平台，系统自动生成养护工单；支持工单分派、限时处置、现场整改拍照回传、验收归档全线上流转，完整留存巡检、养护全流程记录。
四、数字孪生可视化大屏
城市基础设施三维孪生地图，直观展示道路、桥梁、边坡、隧道全域资产；大屏实时展示巡检覆盖率、病害统计、风险分布、养护完成率，通过Dataway快速搭建各类统计图表，支撑管理决策。
五、AI智能分析Agent模块
基于LangChain、通义千问大模型搭建病害智能体，管理人员自然语言提问即可自动执行Text-to-SQL查询；搭配Chroma向量库RAG检索、少样本训练机制，调取养护专家知识库，自动生成数据分析报告与标准化养护整改建议。
六、文件与系统支撑能力
基于FastDFS+kkFileView搭建文件服务，存储巡检照片、遥感影像、工程文档，支持在线预览；ES存储全平台操作审计日志，完整记录账号操作行为；微服务架构拆分监测、预警、工单、AI分析等模块，高并发稳定承载日常巡检业务。
七、移动端配套功能
配套巡检小程序、APP，外勤人员离线采集病害、拍摄现场图片、上报设施问题，网络恢复后自动同步至后端平台，满足户外无网巡检场景需求。
一、分布式微服务架构
基于Dubbo + Nacos搭建微服务体系，拆分10+业务微服务，划分监测接入、风险预警、工单管理、AI分析、文件存储、数字孪生等独立服务，服务注册发现、配置管理统一由Nacos管控，实现业务解耦、独立迭代扩容。
网关层采用Nginx反向代理、请求负载均衡，搭配Spring Security完成统一身份认证、接口权限管控。
二、多数据源分层存储架构
1. 业务结构化数据：MySQL，存储设施资产、工单、人员、养护业务数据；
2. 海量时序监测数据：InfluxDB，存储位移、沉降、交通时序监测指标；
3. 海量轨迹/遥感帧数据：ClickHouse列式数据库，支撑大数据量实时统计分析；
4. 系统操作日志：Elasticsearch，日志全文检索、审计追溯；
5. 非结构化文件存储：MinIO分布式对象存储，统一存储巡检照片、无人机影像、遥感文件、工程附件，搭配kkFileView实现各类文档在线预览。
三、实时数据处理架构
多协议统一接入层，兼容HTTP、Kafka、MQTT、WebSocket汇聚无人机、InSAR、巡检车、人工终端传感数据；Kafka作为消息中间件削峰填谷，结合Flink流计算做数据清洗、实时运算、风险指标计算，数据落地Doris数仓支撑大屏多维统计。
四、低代码数据接口架构
集成Dataway快速开发统计类查询接口，赋能数字孪生大屏可视化展示，无需重复编写后端接口，快速完成多维度病害、巡检、养护数据图表输出。
五、AI Agent智能应用架构
Python+LangChain构建智能体基座，对接Qwen大模型，采用Qdrant向量数据库搭建RAG检索库，结合Few-shot小样本优化；通过FastAPI封装AI能力接口，打通Java微服务，实现自然语言转SQL查询、知识库语义检索、自动生成专业养护方案，支持专家经验增量更新向量库，后续完成向量库整体迁移优化。
六、后端基础技术架构
以SpringBoot、SpringMVC、Spring全家桶为基础开发框架，持久层使用Mybatis、Mybatis-Plus完成数据库CRUD开发。
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