察访核验是指为降低对绩效任务(指标)执行、落实情况的不确定性,而利用各种方法和手段开展的对考评对象自评情况的真实性和准确性进行核验的一系列活动,是政府绩效管理体系不可或缺的有机组成部分。目前每年察访核验工作任务重,点位多,工作进展开展速度不好把控等压力,需要对管理手段和核验方式进行改进提升,借助信息化的手段,提升核验执行效率与覆盖面。为确保更好的统筹和安排做好年终察访核验工作,确保绩效考评结果客观、公正,亟需一套绩效考评察访核验现场数据采集系统,利用科技的手段把握整体核验流程,以便实时、动态掌握察访核验的过程和结果数据,且在察访核验完成后对数据进行智能分析与重复利用。本文旨在设计和实现面向政府的察访核验信息采集系统。本系统以平台端和移动端相结合的方式,从信息采集入手,数据来源分别是用户采集数据、管理员上传数据和外部系统数据。系统基于采集数据完成卫星图自动识别新增核验点,并将识别的核验点自动转化为核验任务。获得核验任务后系统为核验人员分配核验任务并规划最佳核验路线,并辅助核验人员现场采集数据。在核验人员采集完核验现场数据后,对核验任务自动评分,完成整个核验流程。本系统使用平台加移动端构建的核验采集方式替代了传统的人工采集方式,本系统的诞生将极大方便核验人员的对核验点的信息采集,方便核验管理人员及时掌握核验进度,促进政府察访核验工作的高效进行。本文首先阐述了本察访核验系统产生的背景和意义,并对本系统中图像识别和多目标多路线规划两大关键问题进行调研,明确了系统的技术可行性。接着对系统进行需求分析,针对其中的关键问题,给出了对应的解决方法,具体包括提出了基于横向跳跃连接的SateNet神经网络模型的核验现场卫星图分析和基于Cbk-means均衡聚类算法的多目标多路线规划问题。随后根据需求和关键问题的解决方案,本文对察访核验信息采集系统的总体架构和功能模块进行设计,分析了系统中数据采集、图片分析、多目标多路线规划这三个关键模块,并对模块的架构设计、类图和关键算法实现做了深入分析,并通过大量实验验证了算法的正确性。最后对本系统进行部署和测试工作做了说明,验证了系统的正确性。最后针对研究工作中的不足之处,本文提出了下一步研究中需要改进的方向。