路面平整度是评估道路通行质量与使用寿命的核心指标，传统人工检测与固定站点检测存在效率低、覆盖范围有限、数据时效性差等问题。本文设计一款基于多传感器融合的车载式路面平整度检测系统，通过优化激光位移传感器与惯性测量单元的硬件选型及同步机制，提升原始数据采集精度；同时针对传统数据处理中滤波算法抗干扰能力弱、非线性误差修正不足的问题，提出一种加权融合滤波改进算法。实验表明，该系统静态检测误差率≤0.8%，动态检测均方根误差（RMSE）较传统系统降低 48.6%，每小时可完成 15-20km 道路检测，有效满足道路养护的高效化、精准化需求，为路面质量评估提供可靠的数据支撑。

智能交通系统的发展对道路监测、交通管理和事故分析提出了更高要求。摄影测量技术作为一种高精度、非接触式的测量手段，在智能交通领域具有广泛应用价值。本研究首先分析摄影测量的基本理论和数学模型，并探讨影像数据处理与三维重建技术的关键方法。在应用层面，研究摄影测量技术在道路基础设施监测、交通流量与车速监测以及结合激光雷达进行高精度事故分析中的具体表现。研究结果表明，摄影测量技术能够有效提高交通监测的精度和效率，为智能交通管理提供重要的技术支持。本研究为摄影测量在智能交通中的深入应用提供理论基础和实践指导，推动智慧交通系统的发展。

高压电机作为工业生产中的核心动力设备，其运行状态稳定性直接影响生产效率与安全。针对高压电机运行中易出现的机械与电气故障，本文围绕运行状态监测技术、故障类型分析、数据处理方法及优化策略展开研究。通过对比振动、温度、电流电压及绝缘状态等监测技术的应用参数与精度，明确不同技术适用场景；结合定子、转子、轴承等常见故障的成因与特征参数，建立故障判定阈值体系；采用小波变换预处理、时域 - 频域特征提取及 BP 神经网络诊断模型，实现监测数据有效分析，诊断准确率达 92% 以上。最后提出优化监测布局、完善数据管理及加强人员培训的策略，数据表明该策略可使故障漏检率降低 25%、误判率降低 18%，为高压电机安全稳定运行提供技术支撑。