1.基于yolov9的道路自巡評檢系統，其特征在于：包括攝像頭、定位模塊、雷達、主控單元以及目標算法檢測模塊，所述攝像頭、定位模塊、雷達以及主控單元搭載在道路巡航車上，所述目標算法檢測模塊設置于用戶操作pc上；
2.根據權利要求1所述的基于yolov9的道路自巡評檢系統，其特征在于：所述主控單元為魯班貓微電腦，搭載linux系統并通過局域網與虛擬機實現對巡航車狀態(tài)的可視化與遠程控制巡航車。
3.根據權利要求1所述的基于yolov9的道路自巡評檢系統，其特征在于：所述定位模塊采用的傳感器為odom、gps以及imu。
4.根據權利要求1所述的基于yolov9的道路自巡評檢系統，其特征在于：所述esp芯片將收集到的數據打包發(fā)送至云端emqx服務器，在云端進行數據解算，并將實時的工作信息展現在pc上。
5.根據權利要求1所述的基于yolov9的道路自巡評檢系統，其特征在于：所述目標算法檢測模塊采用yolov9目標檢測算法，將可編程梯度信息pgi和用于對象檢測的生成潛在嵌入glean架構集成到yolov9中，進一步增強其在對象檢測任務中的性能，并形成可編程梯度信息pgi及其網絡架構方法；
6.根據權利要求5所述的基于yolov9的道路自巡評檢系統，其特征在于：所述可編程梯度信息pgi包括主分支、輔助可逆分支以及多級輔助信息；
7.根據權利要求5所述的基于yolov9的道路自巡評檢系統，其特征在于：所述yolov9目標檢測算法包括檢測模型、訓練模型、模型評估、模型輕量化、模型部署以及檢測效果；
8.根據權利要求7所述的基于yolov9的道路自巡評檢系統，其特征在于：所述yolov9s網絡結構由四部分組成，包括輸入端、骨干特征提取網絡backbone、瓶頸層neck以及檢測模塊輸出層head。
9.根據權利要求8所述的基于yolov9的道路自巡評檢系統，其特征在于：所述骨干特征提取網絡backbone包括focus模塊、卷積模塊conv、c3模塊以及spp模塊；
10.根據權利要求8所述的基于yolov9的道路自巡評檢系統，其特征在于：所述瓶頸層neck采用特征金字塔自底向上的連接結構，所述檢測模塊輸出層head包括若干個檢測頭，分別預測不同尺寸類型的特征圖，對應大目標、中等目標和小目標，大尺寸的特征圖用來預測小目標，小尺寸的特征圖用來預測大目標，特征圖的每一個網格都對應3個不同寬高比例的anchor大小，同時在特征圖的通道維度通過anchor先驗框的目標位置和分類信息進行預測和回歸。