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。

针对传统仪器测试系统在高精度测试方面的不足，利用 LabVIEW平台驱动的优势，设计了一套高精度多通道测试系统。通过硬件选型和软件编程优化，提高了测试系统的数据采集精度，保证了数据采集的可靠性。对系统进行了大量的精度测试实验，证明该测试系统能够满足高精度、多通道、自动分析测量等要求。最后，结合实验数据对测试系统进行性能优化。

在大数据时代，随着智慧城市的发展，对交通安全、城市道路环境、交通事故等信息进行高效地处理与分析，成了智慧城市建设的重要一环。本文提出了基于数据驱动的城市交通事故黑点识别方法，并设计了一种基于该方法的城市交通事故预警系统。该系统利用互联网、物联网技术实现了数据的实时采集和传输，通过对事故数据进行预处理，从而实现了对城市交通事故黑点的自动识别，并利用贝叶斯算法建立了安全等级预测模型，对交通事故发生概率进行预测。该系统已在成都市进行部署并取得较好的效果，为城市交通安全管理提供了新的技术手段。

随着全球水资源短缺和水污染问题的日益严重，提升水处理效率和质量成为当务之急。本研究提出了一种基于人工智能的水处理过程智能监控系统。该系统以先进的机器学习和深度学习技术为核心，设计了多层次的水质监测与优化控制模块。首先，通过传感器网络实时采集水质数据，利用数据预处理技术进行清洗和归一化。接着，采用深度神经网络等算法构建水质预测模型，实时预测水质变化趋势，及时发现异常情况。此外，系统设计了智能控制模块，根据水质预测结果自动调整水处理工艺参数，以实现最佳处理效果。应用结果表明，该系统能够显著提高水处理的自动化水平和效率，减少人工干预，提高出水水质稳定性。研究不仅为水处理领域提供了一种新的技术手段，也对推动智慧城市建设和环境保护具有重要意义。

随着城市化进程的加速，传统雨水处理方式在应对城市内涝和水资源浪费等问题上显得力不从心，海绵城市理念应运而生。该理念以“渗、滞、蓄、净、用、排”为核心方针，强调生态优先与可持续发展，对解决城市雨洪管理和水资源保护问题具有重要意义。在建筑小区雨水系统设计中，基于海绵城市理念，通过雨水收集、储存、净化与利用等多环节的科学设计，可有效实现雨水的资源化利用和洪峰流量的调控。实践案例表明，这种设计不仅提升了小区自身的雨水管理能力，还对城市整体雨洪管理及水资源保护起到了积极作用，为未来城市雨水系统的优化提供了宝贵经验。