介绍道路工程数据采集与分析中存在的问题，如数据量大、处理效率低等，以及人工智能技术的发展和其在该领域的应用潜力
明确本研究旨在探索人工智能技术在道路工程数据采集与分析中的应用方法和效果
阐述研究对提高道路工程数据处理效率、降低人力成本及提升决策科学性的贡献
详细列出本研究将涵盖的具体内容，包括数据采集、数据预处理、数据分析、模型建立和验证等方面
描述研究的整体思路，包括从数据获取到最终模型应用的各个步骤
概述本研究采用的技术方法，包括人工智能算法的选择、数据处理流程等
介绍论文各章节的内容安排和结构框架
强调本研究的创新之处，如引入新的数据处理技术或提出新的应用模型
介绍传统的道路工程数据采集方法及其局限性
详细说明现代数据采集技术，如无人机遥感、激光扫描等
列举并分析用于道路工程数据采集的主要设备和工具
描述数据采集的具体流程，包括设备设置、数据获取、数据传输等环节
讨论数据清洗的目的和方法，包括去除噪声和异常值等
介绍数据转换的方法和技术，如标准化、归一化等
探讨数据集成的过程和策略，包括不同数据源的数据整合
描述数据存储的方法和技术，包括数据库设计和存储架构
介绍智能数据清洗的方法和技术，如基于机器学习的异常检测
讨论智能数据转换的方法和技术，如基于深度学习的特征提取
探讨智能数据集成的方法和技术，如基于知识图谱的数据融合
描述智能数据存储的方法和技术，包括基于云平台的数据存储
介绍道路工程数据分析的方法和技术，包括统计分析、模式识别等
描述数据分析的具体流程，包括数据准备、模型训练、结果评估等
列举并分析用于道路工程数据分析的主要工具和技术
通过具体案例展示数据分析的应用效果
介绍智能数据分析的方法和技术，如基于深度学习的预测模型
描述智能数据分析的具体流程，包括数据准备、模型训练、结果评估等
列举并分析用于道路工程智能数据分析的主要工具和技术
通过具体案例展示智能数据分析的应用效果
总结论文的主要研究结论和发现，包括人工智能在道路工程数据采集与分析中的应用效果
基于研究结论，提出完善道路工程数据采集与分析中人工智能应用的政策建议