【摘要】随着我国城市化进程加速，高速公路运行效率与安全保障面临严峻挑战，传统监测手段难以满足现代交通管理精细化需求。本文设计并实现融合物联网、深度学习与巡检机器人的新型高速公路智能监测系统。首先，构建系统总体架构，提出包含感知层、网络层和应用层的三层模型，明确全链路流程。然后，探讨核心技术模块，包括基于物联网的实时环境感知网络和利用深度学习算法的交通事件精准识别与流量预测模型。最后，重点研究智能巡检机器人，针对其在复杂公路环境中自主导航难题，提出引入扩展卡尔曼滤波器（ＥＫＦ）优化的同步定位和即时定位与地图构建（ＳＬＡＭ）算法。实验验证显示：优化后的ＳＬＡＭ算法使机器人平均误报率降低至５％以下，路径规划平顺性显著提升，系统综合计算效率提升７３.３％，定位准确性提升８１.３％。本研究为智能高速公路建设提供可行方案与路径，为提升我国交通基础设施智能化管理水平奠定基础。