加大城市渣土治理力度，人工智能渣土车解决方案

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1、加大城市渣土治理力度，人工智能渣土车解决方案随着城市的发展，各种基础设施、商业地产的建设，渣土车、石料车、搅拌车也日益增多，由此带来的交通事故、城市污染也日益严重。渣土车管理情况复杂，点多、线长、面广，加之利益、人情交织，管理难、执法更难。为进一步加强城市渣土车整治工作，坚决打赢大气污染防治攻坚战，2018年7月3日国务院发布《打赢蓝天保卫战三年行动计划》。其中有两条要求需要引起重视。第（十五）条要求：大力淘汰老旧车辆。2020年底前，京津冀及周边地区、汾渭平原淘汰国三及以下排放标准营运中型和重型柴油货车100万辆以上。2019年7

2、月1日起，重点区域、珠三角地区、成渝地区提前实施国六排放标准。第（二十）条要求：加强扬尘综合治理，严格施工扬尘监管，重点区域建筑施工工地要做到工地周边围挡、物料堆放覆盖、土方开挖湿法作业、路面硬化、出入车辆清洗、渣土车辆密闭运输“六个百分之百”，安装在线监测和视频监控设备，并与当地有关主管部门联网。严格渣土运输车辆规范化管理，渣土运输车要密闭。从这两项政策要求可以看出，国家已经开始加大城市渣土治理力度，并且开始推行人工智能渣土车解决方案。人工智能渣土车解决方案，即在渣土车上安装GPS定位系统、传感系统、智能识别系统、监控系统、视频图

3、像采集模块、数据采集模块、车载显示仪表、4G视频终端等，对接城管部门、交管部门的渣土运输管理平台，实现智能渣土远程监管目的。1.抛洒滴漏渣土车/泥头车/自卸车在运输过程中，货箱内的装载物（主要是石料、泥沙、建筑废料等）时常被散落在城市路面上，既污染了道路又妨碍了人们的正常出行，严重影响道路卫生环境。对策：采用渣土专用分析仪与4G视频部标一体机，渣土专用分析仪安装在货箱篷布保护罩下方，对货箱进行拍摄，可根据拍摄到的货箱画面，自动识别货箱状态，包括密闭、空重、举升，并将货箱状态信息经由4G视频部标一体机上传至鼎洲渣土运输管理平台，执法人

4、员可通过手机APP或坐席大屏幕查看货箱状态视频，对司机违规行为进行手动纠正。2.不按规定路线行驶渣土监管部门给渣土运输专门制定了固定的运输时间和运输路线，但许多驾驶员认为多拉一趟便可多赚一趟的钱，于是想方设法抄近路，偏离规定运输路线行驶。对策：采用具有定位功能的4G视频部标一体机和鼎洲渣土运输管理平台，对渣土车的位置进行实时监控，执法人员可通过平台下发渣土运输核准证，核准证中规定了该辆渣土车的运输时间和运输路线，渣土车司机应当根据规定的时间、路线进行运输，若监测到渣土车不在规定时间内、偏离规定线路运输渣土，则对司机进行提醒，同时可将

5、该报警信息推送至平台，通知坐席人员和执法人员。3.违规倾倒渣土监管部门设置特定时间段内指定辆渣土车的固定的消纳场，但许多驾驶员为了多获利，在运输中途就将渣土偷倒乱倒，造成城市污染严重，甚至造成交通事故。对策：通过4G视频部标一体机控制ECU，从而控制车辆限制货箱举升，执法人员可通过鼎洲渣土运输管理平台下发渣土运输核准证，核准证中规定了该辆渣土车倾倒渣土的消纳场位置，渣土车驾驶员应当根据核准证要求到指定的消纳场去倾倒渣土，若驾驶员想要中途偷倒乱倒渣土，可限制货箱举升。4.无证驾驶渣土运输行业普遍存在渣土车主为了最大限度的将自己的车辆使

6、用于渣土运输，其中很大一部分驾驶员并不具备驾驶渣土车的资质，无证驾驶的情况时有发生。对策：通过车载摄像头与AI-BOX，司机在启动渣土车前，需要通过摄像头拍摄司机人脸照片，结合司机的证件照，通过人脸识别技术实现对司机身份的验证；若验证不通过，则车辆无法启动。5.疲劳驾驶运输过程中，由于生理疲劳，驾驶员往往会不由自主的发生打瞌睡、闭眼等行为，造成了严重的交通安全隐患。对策：通过车载摄像头与AI-BOX，用于实时监控司机状态，可识别出司机是否存在疲劳驾驶行为，对司机进行提醒，并且控制ECU对车辆限速；同时上传疲劳驾驶行为的视频至鼎洲渣土

7、运输管理平台，坐席人员也可通过对讲设备进行人工提醒。6.分心驾驶渣土车/泥头车/自卸车司机常常会发生抽烟、看手机、打电话等分心驾驶行为，导致车道保持能力减弱，一旦发生突发事件，驾驶员则极有可能因反应不及，造成严重的交通事故。对策：通过车载摄像头与AI-BOX，摄像头用于实时监控司机状态，可识别出司机的分心驾驶行为，如：抽烟、看手机、打电话等，对司机进行提醒，并且控制ECU对车辆限速；同时将司机疲劳驾驶行为的视频上传至鼎洲渣土运输管理平台，坐席人员也可通过对讲设备进行人工提醒。7.碰撞预警渣土车司机由于疲劳驾驶或分心驾驶等原因，造成司

8、机对前方道路状况掌握不够充分，车道保持能力减弱，对于突发事件不能及时作出反应，难以避免的发生碰撞事故。对策：通过ADAS摄像头与AI-BOX，ADAS摄像头可识别车辆前方的行车、行人，通过识别自身车速，以及与前方行车、行人的实时距离，