道路设施智慧巡检

行业痛点

算法开发成本高

算法开发需专业团队与大量样本标注数据，开发周期长、总体成本高。

道路病害识别效率低

道路场景复杂多变，病害识别依赖人工，自动化程度低。

城市大规模巡检难

传统云端计算难以承载城市大规模巡检视频数据，大规模场景适配性差。

数据管理与分析不足

难以从大量的巡检数据中挖掘出有价值的信息，不利于对道路设施进行科学的维护和管理决策。

方案介绍

道路设施智慧巡检

构建“大模型+云边端协同”智慧巡检体系，高效赋能道路设施巡检。卧龙明理多模态大模型驱动。视觉大模型迁移学习，高效生产道路巡检场景模型，精准识别道路病害；语言大模型赋能BI工具，构建道路病害分析模型，助力科学决策；云边端协同架构，实现“云端训练优化-边缘实时响应”闭环应用，保障巡检业务高效运行。

应用场景

无代码高效生成模型

依托卧龙明理多模态大模型，搭建无代码自动化算法流水线。利用迁移学习技术，将通用视觉特征适配道路巡检场景，通过少量数据微调，快速生成高质量模型，精准识别道路裂缝、标识牌损坏等道路病害，降低算法开发门槛，提升巡检准确性。

城市大规模巡检

基于云边端协同架构，打造“云端训练优化-边缘实时响应”闭环体系。依托云端算力集群完成模型训练、数据处理、算法迭代；借助边缘设备低延迟优势，进行数据实时采集与轻量化推理。通过动态调度与双向同步，平衡算力资源，降低传输压力，为道路设施巡检提供高效稳定的技术保障。

自动化智能分析

基于卧龙明理多模态大模型与无代码报表分析工具，构建道路病害分析模型。通过大语言模型对海量巡检数据进行语义理解与关键信息提取，结合无代码BI工具的可视化分析能力，快速生成病害分布、发展趋势等报表，为道路设施维护与管理提供数据支撑，实现科学决策。

优势亮点

技术先进

基于多模态大模型及云边端协同框架，大幅提升病害识别准确率和大规模巡检效率。

效能飞跃

智能巡检系统可大幅提升效率，并实现更精准的病害定位与分类。

多场景覆盖

覆盖25+病害识别场景，紧急病害场景全覆盖，精准识别病害。

智能分析

大语言模型赋能无代码BI工具，实现自主分析，助力科学决策。