一：路网重点结构智慧监测大数据平台路网重点结构智慧监测大数据平台是以“物联网+大数据+云计算”为数据传输手段，“5G通信+人工智能+结构分析”为数据运转核心打造的智能化云平台，实现智慧监测一网统管，保障路桥隧安全运行。路网重点结构智慧监测大数据平台具备桥梁、隧道、边坡等结构健康状态的实时监测、安全预

本系统基于Caffe深度学习框架，核心功能包括：1.图像预处理模块：通过OpenCV对输入图像进行归一化、降噪等处理；2.模型推理模块：使用C++实现高效推理，支持批量图片与实时视频流；3.结果输出模块：生成分类标签、置信度及可视化标注；4.数据管理模块：支持识别结果存储与查询。系统可部署在Linu

本系统基于Caffe深度学习框架，核心功能包括：1.图像预处理模块：通过OpenCV对输入图像进行归一化、降噪等处理，提升模型识别准确率；2.模型推理模块：使用C++实现高效推理，支持批量图片处理与实时摄像头视频流识别；3.结果输出模块：生成分类标签、置信度及可视化标注，支持导出报表；4.数据管理模

模型中心-数据标注：是一种图像感兴趣目标标定方式，旨在为模型训练提供数据支撑，平台支持物体分类、目标检测、图像分割等多种标注方式，标注页面简单、标注方式简单高效。模型中心-模型构建：平台支持模型训练、文件上传和镜像上传三种模型构建方式，用户无需过多关注算法基础，可在平台进行简单的参数配置，在线构建自

本作品提出DF-KNN算法，主要功能模块包括：1.特征选择模块：利用决策树筛选有效特征，剔除噪声与无关特征，保留对分类贡献最大的特征子集。2.特征加权模块：基于决策树输出的特征重要性系数，计算归一化权重，实现自适应特征加权。3.一维语义投影模块：结合皮尔逊相关系数判断各特征与标签的相关性方向（正/负

本系统主要包含以下功能模块：1.图像预处理：对无人机拍摄的高清图像（4608×3456）进行格式转换与尺寸适配。2.病害检测：基于YOLOv26模型，自动识别裂缝、剥落、渗水、蜂窝面、露筋、孔洞共6类桥梁病害。3.结果可视化：输出带标注框和置信度的检测图像，生成病害分布图。4.性能评估：计算mAP、

1.对上传数据的基础统计（如：缺失率，中位数）2.对上传数据的抽样代表性，如（20%，30%，40%的原始数据量，对原始数据的代表性）3.统计机器学习方法，使用原始数据，对未知数据进行数据预测

可视化编排：通过节点与连线搭建智能体工作流多模态能力：支持图像、音频、视频的理解与生成类场景知识增强：知识库检索、知识图谱等能力可作为上下文注入工具/接口调用：支持HTTP调用与系统对接对外集成：提供应用级API调用信息与嵌入式运行入口内容安全：敏感词与语义拦截配置

多源图像感知模块：支持RK3588硬件端摄像头实时流、网络视频流多源输入，基于YOLOv8轻量化模型完成无人机目标的快速检测与分类，兼顾检测精度与边缘端推理效率；智能轨迹预测模块：集成卡尔曼滤波算法，对检测到的无人机目标进行运动状态建模，精准预测下一帧位置与运动轨迹，解决目标遮挡、帧率波动导致的跟踪

1.蜘蛛池核心模块：①分布式IP池管理（动态切换海外高匿IP，模拟多地区真实访问，规避谷歌风控）；②智能蜘蛛诱捕（分析谷歌蜘蛛抓取规律，定时推送高质量链接，提升抓取频率）；③行为模拟（模拟真实用户的点击、停留、跳转行为，提升页面权重）；④抓取数据监控（实时统计谷歌蜘蛛抓取量、收录量、抓取成功率）。2