比赛展示站 · 安卓友好 · 后摄像头优先 · 可安装到桌面
让道路病害识别
从实验室模型，走向随手可演示的产品体验
明察秋毫聚焦道路坑洼检测与智能养护，以改进 YOLOv8、热力图区域感知、 车载边缘部署和移动端演示体验为核心，打造一套兼具展示力、落地感和交互性的比赛级产品站。
安卓 Chrome 推荐
HTTPS 可调起镜头
支持 PWA 安装
- 95%+ 目标检测准确率
- <4ms 单帧推理时延
- 60fps+ 车载端实时识别
移动演示端
安卓后摄像头优先调用
平台能力
巡检、识别、决策一体化
为什么重要
道路巡检的真正难点，不只是识别坑洼，而是及时、稳定、可规模化地发现问题
- 人工巡检覆盖不足，病害更新速度快，长期存在漏检盲区
- 复杂工况下阴影、水渍、修补痕迹容易干扰普通视觉算法
- 传统演示站多停留在 PPT 或静态页面，缺少可交互体验
- 比赛展示需要兼顾技术说服力、产品完成度和移动端演示效率
现在这版网站解决什么
它不是单一宣传页，而是一套可以带到答辩现场的演示产品壳
展示层
强化项目叙事、指标表达和产品感知，让评委快速抓住价值点。
交互层
提供镜头调用、检测演示、截图保存和镜头切换等现场体验能力。
移动层
支持安卓手机访问、安装到桌面，并优先尝试调用后摄像头。
部署层
站点保持静态结构，便于部署到任何支持 HTTPS 的前端托管平台。
产品矩阵
一个项目，四种产品角色
同一套核心能力，可以在比赛展示、移动演示、车载巡检和平台化服务中分别承担不同角色。
展示首页
用于路演开场、项目介绍和视觉定调，突出技术路线、价值闭环与比赛完成度。
手机演示端
在安卓端直接打开并调用镜头，适合答辩现场的快速体验和演示截图留存。
车载巡检端
映射真实业务场景，体现系统接入摄像头、边缘设备和动态视频流的能力。
养护平台端
承接缺陷结果、热力图分析和养护决策，形成更完整的商业化想象空间。
技术亮点
一套真正面向工程落地和比赛呈现同时优化的方案
明察秋毫不只强调单一精度指标，而是从模型结构、边缘推理、复杂工况到演示交互全链条做打磨， 让“学术立项书里的能力”能被现场直接感知。
- mAP@50
- 约 60%
- 参数压缩
- ≤ 原始 30%
- 推理加速
- 10 倍以上
能力闭环
从视频流到养护决策，形成完整检测链路
车载摄像头、移动镜头、巡检视频素材接入。
改进 YOLOv8 与热力图区域感知完成坑洼候选定位。
轻量化边缘端推理，支持嵌入式或移动端交互演示。
沉淀病害热力图、风险清单和养护优先级建议。
应用场景
既能讲业务，也能讲场景适配
城市复杂工况巡检
适用于雨后路面、夜间低照度、反光干扰与高频通行城市道路的示范展示。
东北寒区道路适配
突出北方冬季应用能力，强化项目与学校地域场景的贴合度和可信度。
商业价值
把一次识别，变成可持续复用的数据和服务能力
项目的商业潜力不止体现在“发现坑洼”，更体现在数据沉淀、流程协同、平台订阅和边缘模块输出等多层价值。
- 单公里巡检成本降低 60% 以上
- 路面缺陷识别效率提升 5 倍
- 周期养护成本降低约 25%
- 可形成平台订阅、定制集成与数据服务收入
发展路径
从比赛展示站，到真实巡检系统的升级路线
完成首页展示、移动端监测页和答辩可交互体验。
接入 ONNX Runtime Web，在浏览器侧进行真实模型推理。
接入 Python / YOLO 服务，实现更稳定的视频检测和历史结果管理。
接入车载终端、养护平台和客户数据流，逐步形成可交付能力。
移动端演示入口
用安卓手机直接体验后摄像头巡检演示
部署到 HTTPS 后，安卓 Chrome 可优先调用后摄像头，并支持安装到桌面。