货运车辆大气污染AI采集系统的研发与应用

王宏斌，陈晓峰，赵立健

(1.济南市公安局交通警察支队交通处，山东 济南 250101；2.济南市公安局交通警察支队智慧交通办公室，山东 济南 250101；3.济南市环境保护网格化监管中心，山东 济南 250100)

0 引 言

随着城市建设需求的不断提升，渣土车为城市建设和发展作出了巨大的贡献。但同时，渣土车在运输和管理方面也存在诸多问题。不仅影响了城市交通，也污染了空气质量，已成为当前城市道路扬尘主要来源之一，建筑垃圾运输车治理问题亟待解决[1]。

为有效监管建筑垃圾运输车违法行为，济南交警结合信息化监管手段打造了新型道路建筑垃圾运输车污染AI采集系统，该系统具备建筑垃圾运输车智能识别、违法行为智能分类功能，实现了建筑垃圾运输车违法行为的实时取证，该项目创新性强，对于优化城市交通环境、防治城市大气污染具有重要意义。

1 项目背景

根据济南市印发的《济南市城市建筑垃圾管理条例》的规定，对建筑垃圾运输车提出明确要求。目前，对建筑垃圾运输车进行精细化监控和管理，通过非现场证据采集的方式捕获建筑垃圾运输车污染源仍是业内空白[2]。文献呈现基于物联网技术、北斗导航技术、轨迹数据技术的建筑垃圾运输车环保运输智能监控装置、运输路径评价与优化、污染抓拍技术尚不成熟[3-6]，导致违法行为识别和环境监管方面仍然存在问题[7]。

鉴于上述问题，济南交警打造了新型道路建筑垃圾运输车污染AI采集系统，本系统具有较强的创新性，将大气污染监测技术与视频抓拍技术进行融合，采用信息化手段对建筑垃圾运输车跑冒滴漏、沿途抛洒等行为进行取证，目前已取得良好成效，对引领行业发展、会同环境部门治理大气污染具有重大意义。

2 运行现状分析

2.1 基本情况分析

据最新统计，济南市建筑垃圾运输车注册数量约4 480辆，2020年4～11月份，平均每天作业车辆达2 587车次，占注册量的58%；其中4～6月份为建筑垃圾运输车作业高峰月份，日均作业数量最多，超过3 400车次。

2.2 时间特征分析

跟据4～11月份数据统计，济南市建筑垃圾运输车日均行驶里程83.6 km/车次，其中4～6月份日均行驶里程超过150 km/车次，明显高于其他月份，如图1所示。

图1 济南市建筑垃圾运输车作业统计

在作业时段分布上呈夜间多、白天少的规律，6∶00～8∶00、18∶00～19∶00建筑垃圾运输车整体出动数量较少，夜间21∶00开始至凌晨5∶00是建筑垃圾运输车行驶的高峰时段，如图2所示。

图2 济南市建筑垃圾运输车组作业时段分布

2.3 空间特征分析

济南市建筑垃圾运输车作业区域遍布于历下、市中、历城、天桥、槐荫、长清等各辖区，分布范围较广，执法人员难以进行集中整治。

3 方案设计

3.1 设计目标

为了解决建筑垃圾运输车实时抓拍和智能识别[9]、违法行为智能分类分级、量化空气质量变化、提高人工审核效率等问题[10]，济南交警着力打造全新的货运车辆道路通行大气污染AI采集系统，主要解决因证据采集困难、缺乏有力的执法依据、对违法行为无法采取有效手段的问题，以达到智能执法的目的，同时降低道路扬尘，为空气质量的改善提供有力的解决途径。

3.2 设计思路

济南交警打造全新的建筑垃圾运输车道路污染采集系统，主要实现以下几个方面的功能：(1)实现道路建筑垃圾运输车的实时抓拍和智能识别，识别准确率达90%以上；(2)对道路建筑垃圾运输车违法行为实现分类分级，建立地方标准，识别准确率不低于90%；(3)量化建筑垃圾运输车通行前后对环境空气质量变化情况；(4)实现违法违法行为的自动取证；(5)实现济南建筑垃圾运输车大数据的分析和积累，为道路污染因素分析和大气污染防治精准施策提供数据支撑。

4 系统研发

4.1 硬件系统

货运车辆道路通行大气污染AI采集系统主要硬件包括：气体传感器、道路颗粒物传感器、气体采样装置、数据传输单元、监控器外壳、视频监控系统。

硬件系统的核心部分是视频监控系统和道路粉尘实时监测技术。

粉尘传感器基本工作原理为激光散射原理，当激光照射到被检测位置的颗粒物时会产生微弱的光散射，在特定方向上的光散射波形与颗粒直径有关，通过不同粒径的波形分类统计及换算公式可以得到不同粒径的实时颗粒物浓度，通过特定的标定手段进行标定，便能得到准确的粉尘质量浓度。

4.2 软件系统

货运车辆道路通行大气污染AI采集系统软件包括：数据采集系统、智能识别系统、后台审核系统、数据管理与分析系统。

软件系统的核心部分是智能识别系统，通过深度学习技术[12]，建筑垃圾运输车识别模型采用了Inception网络模型，违法行为分类模型选取了Resnet网络模型。

4.3 技术路线

该系统将道路粉尘监测设备和高清摄像头集成一体，将监测设备部署在道路移动污染源违法的高频发生区域。利用污染实时数据及图像识别技术，可实时监测车辆经过时的颗粒物污染情况，清晰还原车辆违法现场。违法行为的图片记录及颗粒物污染数据上传到平台后，会经过大数据处理和人工审核，最后将采集的违法数据移交给有关部门进行处理，系统设计技术路线如图3所示。

图3 建筑垃圾运输车道路污染采集系统技术路线

5 系统应用

5.1 应用成果

济南交警在全市范围内选取了40个点位，截止目前，共采集数据样本约1 300万辆次，其中建筑垃圾运输车样本约14万辆次，涉嫌典型违法约5 180辆次，占比约3.7%，有效提高了违法案例处理率。

5.2 实现抓拍和识别

目前，建筑垃圾运输车识别和违法行为识别主要采取线上机器识别和线下人工审核的方式。其中，线上建筑垃圾运输车识别准确率高于99%，查全率约99%，查准率约93.05%。违法行为识别准确率约95%，违法行为分级识别准确率大于93%，辅以人工审核的方式，该建筑垃圾运输车机器视觉模型能够良好的完成建筑垃圾运输车违法行为的取证，均高于预期90%的设计目标。

5.3 建筑垃圾运输车污染数据量化

以2020年11月份为例，工业南路开拓路PM10浓度同比改善28%，PM2.5同比改善15%；经十路凤鸣路PM10浓度同比改善22%，PM2.5同比改善12%。通过实时抓拍和智能识别，及时处理建筑垃圾运输车运输过程中产生的扬尘问题，确保环境空气质量改善的提高。

5.4 实现精准化管理

运用大数据的分析和积累，实现济南建筑垃圾运输车违法行为的分类分级管理，同时，为道路污染因素分析、大气污染防治精准施策和科学决策提供有力的数据支撑。

7 结束语

基于人工智能的新型建筑垃圾运输车道路污染采集系统，能够实时监测道路建筑垃圾运输车运行情况，同步实现违法行为智能识别和智能分级，并将违法拍照和污染数据等上传系统，最后在人工审核后，相关部门将依法对违法建筑垃圾运输车完成处罚，从而实现济南市建筑垃圾运输车辆的有效管控该系统的应用。

采用人工智能技术，采集建筑垃圾运输车路面抛洒、车体不洁等所致的环境污染证据，有关部门依法对违法行为予以整治惩罚，必将有利于道路环境的提升和大气污染的治理。无论是对市容市貌还是城区居民生活，都产生了较大影响，甚至威胁着道路行人的健康和生命。