融合“车载多路视频采集、全天候图像去雾超分增强、环卫病害AI识别与北斗定位台账”的移动巡检系统
将城市环卫作业车升级为“全天候道路环境AI巡检车”。通过车载终端实时采集多路视频与北斗/GPS定位数据，经去雾增透、超分辨率重建等图像增强处理后，利用神经网络模型自动识别果皮箱歪斜脏污、垃圾积存点、道路遗撒等问题并自动截取证据上传监管平台。
告别低效粗放的传统人工模式，以数字化与人工智能重塑业务标准
城市道路里程长，依赖督查人员驱车或步行拍照取证效率低下，果皮箱破损脏污、路面遗撒、卫生死角垃圾积存难以做到高频实时发现。
环卫车作业环境复杂，早晨雾气、强烈逆光、夜间低照度及车辆颠簸会导致普通视频画面模糊不清，直接影响视觉识别准确率。
车载终端在立交桥下、偏远路段或地下通道行驶时常出现网络中断，缺乏可靠的断网缓存与断点重传机制会导致关键取证数据遗漏。
技术原理清晰，软硬件与各业务角色无缝协同联动
环卫车日常作业行驶中，车载终端通过海康 SDK / FFmpeg 实时获取多路 RTSP 视频流，并同步解析北斗/GPS 经纬度位置点。
基于 OpenCV 对视频帧进行去雾增透、超分辨率重建与动态范围扩展（WDR），显著提升复杂路况下的图像清晰度。
调用动态管理的深度学习计算模型，自动检出果皮箱歪斜/脏污、垃圾废弃物积存、道路遗撒，自动截取问题点位图片与前后视频片段。
将问题类型、抓拍图文视频与北斗坐标打包记入问题点台账，通过 HTTP 实时上传平台；遇断网自动本地保存并在网络恢复后失败重传。
模块化高内聚设计，既支持标准化开箱即用，也支持按需扩展定制