走航监测系统

1.1 监测必要性

随着城市化进程的不断加速推进，城市环境质量问题愈发显得突出和紧迫。空气中的污染物浓度持续升高，粉尘颗粒物超标现象屡见不鲜，噪声污染问题也日益严重，水质污染更是频频发生。这些环境问题不仅直接影响到广大市民的身体健康，导致呼吸道疾病、心血管疾病等健康问题的增加，同时也对城市的长期可持续发展构成了严峻的威胁，阻碍了经济社会的和谐发展。

通过对城市各个区域的环境质量进行实时、动态的走航监测，精准捕捉空气质量、道路积尘负荷、水质、噪声等各项环境指标的变化情况。通过高科技手段及时发现污染源头，精准定位污染源的具体位置和扩散范围，为环境管理部门和决策层提供了科学、准确的数据支持。

与此同时，走航监测系统还能对已采取环境治理措施的城市区域进行客观、全面的评估，分析各项措施的实际治理效果，判断其是否达到了预期的治理目标。基于这些评估结果，相关部门可以及时调整和优化环境治理策略，确保治理措施的科学性和有效性。该系统在指导城市环境质量的持续改善方面发挥着至关重要的作用，有助于逐步提升城市的整体环境水平，营造更加宜居的城市环境。

1.2 系统整体概述

通过走航监测系统，实现对环境质量数据的实时采集、智能分析与动态预警。突破传统人工采样、定点监测的局限。通过搭载多种环境监测传感器、数据采集模块、无线传输模块、高清摄像头、边缘计算模块及 GPS 定位设备的一体化集成。实现对环境空气质量的 “实时采集 - 快速分析 - 精准定位 - 动态溯源” 全流程管理。该系统不仅能够实时捕捉空气中的各类污染物浓度数据，还能通过高清摄像头记录环境状况，结合GPS定位设备精确标记数据采集的地理位置。边缘计算模块的应用，使得大量数据能够在本地进行初步处理和分析，大大提高了数据处理效率和响应速度。无线传输模块则确保了数据的实时上传至云端，便于远程监控和数据分析，为环境管理提供了及时、准确的信息支持。

1.3 系统组成部分

1.3.1 道路积尘负荷传感器

道路积尘负荷传感器采用先进的激光散射法技术，能够精确感知并测量道路表面的积尘量。通过对道路表面的积尘进行实时监测，将积尘的物理量转化为电信号或数字信号，从而准确反映道路积尘的负荷情况。

1.3.2 气象传感器

通过气象传感器，实时监测环境的风速、风向、温度、湿度、大气压气象参数。通过对气象数据的收集和分析，可以深入了解气象因素与道路积尘负荷、环境空气质量污染程度之间的影响关系。

1.3.3 多参数气体传感器

通过高精度的监测气体传感器，实时监测环境空气质量中PM2.5、PM10、NO₂、SO₂、CO、O₃等气体污染浓度数据。通过对空气质量污染浓度的精准测量，及时发现潜在的环境污染问题。

1.3.4 高清摄像头

实时拍摄走航道路的图像画面，记录道路积尘状况、车辆行驶情况以及周边环境状况等信息。通过对高清摄像头拍摄的图像进行分析，可以直观地观察到道路积尘的分布区域、积尘的厚度变化以及是否存在特殊的积尘源等情况。此外，高清摄像头还可以用于监测道路清洁作业的效果，为评估清洁工作的质量提供可视化的依据。

1.3.5 采样系统

在走航监测过程中，全面精准的采集各项环境空气质量的参数数据，确保数据的准确性和完整性，为环境监测和治理提供坚实的数据依据支撑。

1.3.6 定位系统

定位系统采用高精度的卫星定位技术，能够准确的确定监测设备的地理位置。通过实时获取监测点的经纬度信息，将道路积尘负荷数据与具体的地理位置进行关联，使得监测数据具有明确的空间属性。

1.3.7 操作平板终端

工作人员可以通过平板终端实时查看道路积尘负荷数据、气象数据以及摄像头拍摄的图像等信息。同时，还可以在平板终端上进行各种操作，如设置监测参数、启动或停止采样系统、查看历史数据记录等。操作平板终端为工作人员提供了一个便捷、直观的操作界面。

1.3.8 数据传输模块

数据传输模块负责将各个传感器和设备采集到的数据快速、稳定地传输到数据处理中心。支持多种数据传输方式4G、5G、Wi-Fi等。可以根据不同的应用场景和需求，选择合适的数据传输方式，确保监测数据能够及时、准确地进行传输。

1.3.9 供电系统

供电系统是保障走航监测系统正常运行的重要基础。为系统中的各个设备提供稳定的电力供应，确保监测传感器、高清摄像头、采样系统等设备模块能够持续稳定地运行。

1.3.10 数据处理单元

将实时接收的监测数据进行深度的处理和分析，能够对积尘负荷数据、气象数据、气体数据、视频图像数据等进行整合分析，通过建立科学的数学模型和算法，计算出准确的道路积尘负荷指标。

1.4 系统功能特点

1.4.1 多参数同步监测

根据实际走航监测需求，可以通过搭载多种监测传感器，实现对道路积尘负荷、气象状况、环境空气污染、有害气体浓度等多项参数进行同步、实时监测。通过多参数同步监测的方式，能够全面、准确地获取道路环境信息，为后续的数据分析和决策提供丰富、可靠的数据基础。

1.4.2 数据可视化，趋势更清晰

云端平台支持 “轨迹回放 + 浓度曲线” 同步展示，在 GIS 地图上回放走航巡检车辆行驶轨迹，同时叠加对应时段的污染物浓度变化曲线，直观呈现 “某路段、某时间点” 的污染峰值，便于分析污染与交通流量、周边污染源的关联关系。可以生成 “空气质量月报”，包含 “各气体污染物月均浓度、超标天数、污染时段分布” 等指标。

1.4.3 数据共享，管理更协同

支持与城市环境监测站数据互通：将走航监测数据上传至市级环境监测平台，与固定站数据进行比对校准，提升整体监测网络的数据精度。可与交通管理平台联动：当监测到某路段 NO₂浓度持续超标（超过国家二级标准 1.5 倍）时，自动推送预警信息至交通部门，建议启动高排放车辆临时限行措施，实现 “环保 - 交通” 跨部门协同管理。

1.4.4 轻量化部署，适配性更强

整体采用模块化设计，可快速安装在环卫车、市政巡查车、公交车等各类车辆上，无需对车辆进行大规模改装。同时支持多种供电方式，可接入车辆点烟器电源（12V/24V），也可配备可充电式锂电池（续航≥8 小时），适配无固定电源的临时巡检车辆，灵活满足不同场景的监测应用需求。

1.4.5 低功耗设计，运维更便捷

采用边缘计算本地化处理策略，仅将超标数据与关键图像上传至云端，减少数据传输量，降低 4G/5G 流量消耗。通过云端平台可实时查看传感器工作状态，若出现数据漂移，可远程发送校准指令（无需现场拆机），满足精度要求，大幅降低运维成本。

AI视觉识别监测系统

2.1 整体设计架构

2.1.1 感知层

通过在车辆行驶过程中利用高清摄像头实时捕获路面图像信息，并将图像信息实时传输至AI视觉算法盒子终端。内置的先进识别算法会接收到的图像信息数据进行精准的识别分析和处理，AI视觉算法盒子能够生成结构化程度极高的数据输出，便于后续系统的进一步处理和应用。

2.1.2 传输层

利用4G/5G无线网络的高效传输能力，实现边缘计算层与云端计算层之间的数据交互。确保在数据传输过程中即使出现中断也能无缝续传，而且能够保证数据在传输过程中的完整性，防止任何数据丢失的情况发生。这样的设计大大提高了数据传输的可靠性和稳定性，为用户提供了更加流畅和无缝的数据交互体验。

2.1.3 云端层

包括AI模型训练平台、数据管理平台以及应用展示平台。AI模型训练平台专注于算法的迭代与优化，通过持续的训练和调整，不断提升模型的性能和准确性。数据管理平台则负责数据的存储与分析，确保数据的完整性和可用性，同时提供高效的数据处理能力，支持大规模数据的快速检索和分析。应用展示平台则将训练和分析的结果以直观、可视化的方式呈现出来，便于用户理解和应用，从而更好地把握AI模型的实际效果和应用价值。