智巡速诊：道路病害的快速发现及精准诊断系统

交通科技大赛参赛作品 | 空地协同 · 道路病害检测 · 态势感知

基于 YOLOv8 + FastAPI + Vue 3 的全栈路面病害检测系统，深度融合空地协同调度策略，实现道路病害从检测识别到应急处置的全链路闭环。

系统架构

                         ┌──────────────────┐
                         │   前端 (Vue 3)    │
                         │  端口 5173 (dev)  │
                         │  高德地图 JS API  │
                         └────────┬─────────┘
                                  │ /api (Vite proxy)
                         ┌───────┴──────────┐
                         │  后端 (FastAPI)   │
                         │  端口 8000        │
                         │  YOLOv8 推理引擎   │
                         └──────────────────┘

项目结构

TrafficCompetition/
├── frontend/                 # Vue 3 + Vite 前端
│   ├── src/
│   │   ├── assets/           # 预设病害图片 (crack_1~6)
│   │   ├── components/       # UI 组件
│   │   ├── composables/      # 可复用逻辑 (检测/地图)
│   │   ├── App.vue           # 主应用入口
│   │   ├── main.js
│   │   └── style.css
│   ├── index.html
│   ├── vite.config.js         # 代理 /api → localhost:8000
│   └── package.json
├── backend/                   # FastAPI 后端
│   ├── app/
│   │   ├── main.py            # API 路由 & 服务入口
│   │   ├── detector.py        # YOLOv8 推理封装
│   │   ├── disease_advice.py  # 病害处置知识库 & 建议生成
│   │   ├── weights/           # 自定义训练权重
│   │   └── images/            # 预设检测图片
│   ├── run.py                 # 快捷启动
│   └── requirements.txt
├── docs/                      # 项目文档
│   ├── ref-paper.pdf          # 参考论文
│   ├── 立项申请书.docx        # 2026 年学生科研项目立项申请书
│   └── dev-log.md             # 开发日志
├── deploy/                    # 部署配置
│   └── docker-compose.yml
└── README.md

病害检测类别

类别	名称	处置策略
lmlj	路面裂缝	灌缝密封
hbgdf	横斑/龟裂/断缝	挖除重建
hxlf	横向裂缝	密封胶处理
zxlf	纵向裂缝	热灌缝
jl	井盖缺损	市政更换
kc	坑槽	热沥青重铺
ssf	松散/碎裂	铣刨重铺
CZ	车辙	铣刨罩面

每类病害均配有两套处置方案：铁骑行动（地面交警快速响应）与无人机建议（养护施工深度方案）。

快速启动

后端

cd backend
pip install -r requirements.txt
python run.py
# → http://localhost:8000
# → API 文档: http://localhost:8000/docs

前端

cd frontend
npm install
npm run dev
# → http://localhost:5173

Docker (一键部署)

docker compose -f deploy/docker-compose.yml up -d

演示流程

1. 打开页面 → 点击 "触发路网风险热力爆变"（模拟异常数据注入）
2. 态势面板风险指数突破阈值 → 点击 "启动空地协同调度"（3机+3骑动画）
3. 智能体抵达 → 点击 "激活病害精细化识别"（YOLOv8 推理预设图片）
4. 查看检测结果 → 置信度条 + 协同处置研判报告

技术栈

• 目标检测: Ultralytics YOLOv8 (PyTorch)
• 后端框架: FastAPI + Uvicorn
• 前端框架: Vue 3 (Composition API) + Vite
• 地图引擎: 高德地图 JS API
• 图像处理: OpenCV + Pillow