貨運車輛大氣污染AI采集系統的研發與應用

王宏斌，陳曉峰，趙立健

(1.濟南市公安局交通警察支隊交通處，山東 濟南 250101；2.濟南市公安局交通警察支隊智慧交通辦公室，山東 濟南 250101；3.濟南市環境保護網格化監管中心，山東 濟南 250100)

0 引 言

隨著城市建設需求的不斷提升，渣土車為城市建設和發展作出了巨大的貢獻。但同時，渣土車在運輸和管理方面也存在諸多問題。不僅影響了城市交通，也污染了空氣質量，已成為當前城市道路揚塵主要來源之一，建筑垃圾運輸車治理問題亟待解決[1]。

為有效監管建筑垃圾運輸車違法行為，濟南交警結合信息化監管手段打造了新型道路建筑垃圾運輸車污染AI采集系統，該系統具備建筑垃圾運輸車智能識別、違法行為智能分類功能，實現了建筑垃圾運輸車違法行為的實時取證，該項目創新性強，對于優化城市交通環境、防治城市大氣污染具有重要意義。

1 項目背景

根據濟南市印發的《濟南市城市建筑垃圾管理條例》的規定，對建筑垃圾運輸車提出明確要求。目前，對建筑垃圾運輸車進行精細化監控和管理，通過非現場證據采集的方式捕獲建筑垃圾運輸車污染源仍是業內空白[2]。文獻呈現基于物聯網技術、北斗導航技術、軌跡數據技術的建筑垃圾運輸車環保運輸智能監控裝置、運輸路徑評價與優化、污染抓拍技術尚不成熟[3-6]，導致違法行為識別和環境監管方面仍然存在問題[7]。

鑒于上述問題，濟南交警打造了新型道路建筑垃圾運輸車污染AI采集系統，本系統具有較強的創新性，將大氣污染監測技術與視頻抓拍技術進行融合，采用信息化手段對建筑垃圾運輸車跑冒滴漏、沿途拋灑等行為進行取證，目前已取得良好成效，對引領行業發展、會同環境部門治理大氣污染具有重大意義。

2 運行現狀分析

2.1 基本情況分析

據最新統計，濟南市建筑垃圾運輸車注冊數量約4 480輛，2020年4～11月份，平均每天作業車輛達2 587車次，占注冊量的58%；其中4～6月份為建筑垃圾運輸車作業高峰月份，日均作業數量最多，超過3 400車次。

2.2 時間特征分析

跟據4～11月份數據統計，濟南市建筑垃圾運輸車日均行駛里程83.6 km/車次，其中4～6月份日均行駛里程超過150 km/車次，明顯高于其他月份，如圖1所示。

圖1 濟南市建筑垃圾運輸車作業統計

在作業時段分布上呈夜間多、白天少的規律，6∶00～8∶00、18∶00～19∶00建筑垃圾運輸車整體出動數量較少，夜間21∶00開始至凌晨5∶00是建筑垃圾運輸車行駛的高峰時段，如圖2所示。

圖2 濟南市建筑垃圾運輸車組作業時段分布

2.3 空間特征分析

濟南市建筑垃圾運輸車作業區域遍布于歷下、市中、歷城、天橋、槐蔭、長清等各轄區，分布范圍較廣，執法人員難以進行集中整治。

3 方案設計

3.1 設計目標

為了解決建筑垃圾運輸車實時抓拍和智能識別[9]、違法行為智能分類分級、量化空氣質量變化、提高人工審核效率等問題[10]，濟南交警著力打造全新的貨運車輛道路通行大氣污染AI采集系統，主要解決因證據采集困難、缺乏有力的執法依據、對違法行為無法采取有效手段的問題，以達到智能執法的目的，同時降低道路揚塵，為空氣質量的改善提供有力的解決途徑。

3.2 設計思路

濟南交警打造全新的建筑垃圾運輸車道路污染采集系統，主要實現以下幾個方面的功能：(1)實現道路建筑垃圾運輸車的實時抓拍和智能識別，識別準確率達90%以上；(2)對道路建筑垃圾運輸車違法行為實現分類分級，建立地方標準，識別準確率不低于90%；(3)量化建筑垃圾運輸車通行前后對環境空氣質量變化情況；(4)實現違法違法行為的自動取證；(5)實現濟南建筑垃圾運輸車大數據的分析和積累，為道路污染因素分析和大氣污染防治精準施策提供數據支撐。

4 系統研發

4.1 硬件系統

貨運車輛道路通行大氣污染AI采集系統主要硬件包括：氣體傳感器、道路顆粒物傳感器、氣體采樣裝置、數據傳輸單元、監控器外殼、視頻監控系統。

硬件系統的核心部分是視頻監控系統和道路粉塵實時監測技術。

粉塵傳感器基本工作原理為激光散射原理，當激光照射到被檢測位置的顆粒物時會產生微弱的光散射，在特定方向上的光散射波形與顆粒直徑有關，通過不同粒徑的波形分類統計及換算公式可以得到不同粒徑的實時顆粒物濃度，通過特定的標定手段進行標定，便能得到準確的粉塵質量濃度。

4.2 軟件系統

貨運車輛道路通行大氣污染AI采集系統軟件包括：數據采集系統、智能識別系統、后臺審核系統、數據管理與分析系統。

軟件系統的核心部分是智能識別系統，通過深度學習技術[12]，建筑垃圾運輸車識別模型采用了Inception網絡模型，違法行為分類模型選取了Resnet網絡模型。

4.3 技術路線

該系統將道路粉塵監測設備和高清攝像頭集成一體，將監測設備部署在道路移動污染源違法的高頻發生區域。利用污染實時數據及圖像識別技術，可實時監測車輛經過時的顆粒物污染情況，清晰還原車輛違法現場。違法行為的圖片記錄及顆粒物污染數據上傳到平臺后，會經過大數據處理和人工審核，最后將采集的違法數據移交給有關部門進行處理，系統設計技術路線如圖3所示。

圖3 建筑垃圾運輸車道路污染采集系統技術路線

5 系統應用

5.1 應用成果

濟南交警在全市范圍內選取了40個點位，截止目前，共采集數據樣本約1 300萬輛次，其中建筑垃圾運輸車樣本約14萬輛次，涉嫌典型違法約5 180輛次，占比約3.7%，有效提高了違法案例處理率。

5.2 實現抓拍和識別

目前，建筑垃圾運輸車識別和違法行為識別主要采取線上機器識別和線下人工審核的方式。其中，線上建筑垃圾運輸車識別準確率高于99%，查全率約99%，查準率約93.05%。違法行為識別準確率約95%，違法行為分級識別準確率大于93%，輔以人工審核的方式，該建筑垃圾運輸車機器視覺模型能夠良好的完成建筑垃圾運輸車違法行為的取證，均高于預期90%的設計目標。

5.3 建筑垃圾運輸車污染數據量化

以2020年11月份為例，工業南路開拓路PM10濃度同比改善28%，PM2.5同比改善15%；經十路鳳鳴路PM10濃度同比改善22%，PM2.5同比改善12%。通過實時抓拍和智能識別，及時處理建筑垃圾運輸車運輸過程中產生的揚塵問題，確保環境空氣質量改善的提高。

5.4 實現精準化管理

運用大數據的分析和積累，實現濟南建筑垃圾運輸車違法行為的分類分級管理，同時，為道路污染因素分析、大氣污染防治精準施策和科學決策提供有力的數據支撐。

7 結束語

基于人工智能的新型建筑垃圾運輸車道路污染采集系統，能夠實時監測道路建筑垃圾運輸車運行情況，同步實現違法行為智能識別和智能分級，并將違法拍照和污染數據等上傳系統，最后在人工審核后，相關部門將依法對違法建筑垃圾運輸車完成處罰，從而實現濟南市建筑垃圾運輸車輛的有效管控該系統的應用。

采用人工智能技術，采集建筑垃圾運輸車路面拋灑、車體不潔等所致的環境污染證據，有關部門依法對違法行為予以整治懲罰，必將有利于道路環境的提升和大氣污染的治理。無論是對市容市貌還是城區居民生活，都產生了較大影響，甚至威脅著道路行人的健康和生命。