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垃圾分类|接轨信息化,如何把好“收运关”? -凯发平台网址

2021-01-06 18:11作者:智慧环卫学组

一袋分类好的垃圾“走出小区、步向处理厂”的过程,就如同污水从收集到处理中间经历的管网一样,垃圾收运的质量不仅直接关系到后端处置,也直接影响市民做好分类的积极性。换句话说,垃圾分类前端是基础,中端收运是关键与保障。




随着全国46个城市强制垃圾分类驶入“快车道”,在众多城市的垃圾分类的设计中,对中端收运过程的监督管理被摆在一个很高的位置。而收运体系庞大而复杂,利用信息化手段对垃圾收运体系进行精细化监管,成为了许多城市垃圾分类主管部门的共识。


漫漫收运路,这些“硬核技术”的加入,也为垃圾收运智慧监管赋予创新价值。



rfid身份识别 车载智能称重

收运过程透明化监管,违规行为精准打击


将基于rfid识别技术的垃圾识别码及车辆识别等功能纳入垃圾收运监管,可随时随地识别垃圾桶“身份”。rfid电子标签相当于整个监管系统中垃圾源头方的“合法身份证件”,它作为信息的载体,陪伴垃圾收运的整个过程;借助物联网技术实时采集垃圾桶信息、时间信息、位置信息等各类数据,与后台监控中心无缝对接,能够帮助全程透明化监管与信息追溯。


 

在分类运输车辆内安装一枚小小的称重传感器,可有效解决动态车载称重的问题。管理人员在终端数据平台上能实时查看这辆车上的分类垃圾载重量,并且实现全过程跟踪、实时掌握垃圾量的变化。同时,收运车辆到达处理厂后进行二次称重;通过对比前后数据,更好地做到运送途中非法倒运、乱排乱卸等违规行为及时发现及时处置。




rfid技术、车载智能称重系统的应用,将大大提高收运过程的精准化研判,有力打击违规行为。


此外,行业内有科技公司推出混收混运ai监测系统,针对垃圾桶颜色、收运时间、收运车牌号等数据进行收集上传,通过车载智能感知摄像头识别垃圾桶颜色,研判收运车辆收集的垃圾类型。将系统中预设的垃圾桶颜色与垃圾类型、收运车辆进行关系绑定,智能判断,当出现收运车辆与垃圾类型不匹配时,系统会记录异常并在调度app端进行提醒,及时纠正混收混运。



gps卫星定位 ai全景监控

收运过程可视化管理,异常情况远程管控


收运车辆是否定时定点收运?是否按照收运路线工作?收运过程是否规范?……通过综合运用gps卫星定位、ai全景监控、gis等技术,对车辆行驶路线、垃圾收运来源、垃圾转运去向进行全阶段实时监控,可以做到监测可视化、监督无死角,来源可查、去向可追,让违规现象无处遁形。


全方位监控,保障规范收运 …


利用先进的卫星定位与导航系统实现信息化监管,将gps技术与视频监控、gis技术相结合实现运输过程可视化展现,一方面,管理中心可实时了解和监控收运车辆和设备的工作情况,保证车辆收运有序,有效监控和杜绝收运车辆不按指定时间收运、不按规定路线行驶、混装混运等问题的发生;


另一方面,也便于垃圾收运作业过程中实现环节的穿插和联动,从而使作业车辆、人员等资源得到及时、合理配置。当遇有突发或紧急情况,管理人员可在最短时间内调动距离突发事件地点最近的符合收运条件的车辆,在第一时间进行应急处理。



针对垃圾收运车辆尤其是渣土车可能出现的抛撒滴漏现象,利用ai技术可以实时拍摄、实时分析、实时警示,通过智能感知摄像头监控车辆行驶过程中车后的路面状况。


一旦发现车辆行经后路面出现了砂石、渣土等残渣掉落抛撒现象,系统会立即报警并抓拍记录下发现残渣掉落的具体位置,以便城管执法人员和环卫管理人员及时进行处理,防止掉落残渣造成交通事故,解决收运车辆运输撒漏难题。



ai驾驶助手,助力安全收运 …


运用车载智能分析仪对收运车驾驶状态进行监管,实现对车辆状态和司机危险驾驶行为的监测。通过实时采集车辆状态信息和驾驶员面部行为特征,对驾驶行为进行深度智能分析,如发现超速驾驶、疲劳驾驶、接打电话等行为,则立即提供危险驾驶警告。此外,收运车还可搭载辅助盲区侦测和辅助驾驶系统,协助工作人员安全驾驶。




大数据模型 分析研判

垃圾收运智慧化管理,驱动“整体智治”


在信息化技术的驱动下,信息联通、服务、共享,垃圾分类逐渐走出一条智慧路径。各类垃圾全部数据量化,每辆垃圾运输车的收容重量、行驶路线、停顿时间都会被以数据的形式记录下来,统一反馈到大数据管理平台,进行整合、存储与分析,以实现更省力的自动化、更科学的智能化管理。


收运工作科学规划


基于大数据技术,信息化平台可根据区域人口垃圾产量大数据信息自动计算,提供垃圾箱合理配置方案。不仅如此,还可以分区域统计里程、垃圾箱数量、垃圾产生量,根据每辆车清运载重量、油耗量合理安排收运责任区域,计算车辆行进最优路径,帮助管理降本效率。


如果建立了运输路线模型,无需复杂的人工调整,信息化平台能够结合实际运行数据进行收集路线、排班、频次及时间的智能合理优化。基于大数据模型实现混收混运报警,也为垃圾分类收运管理“添翼加速”。




收运考核量化精准


信息化平台采集垃圾收运过程中各类型数据,并进行筛选、存储,自动生成各类辅助管理的日报表、月报表。在这些统计分析报表中,清楚显示每台垃圾清运车每月的装卸量、运行状况、作业时长等,为收运工作量的核算提供准确的数据支撑,使绩效考核更加量化精准。


费用结算标准规范


在信息化管理手段下,垃圾收运过程相关数据全采集、详记录、细管理,为收运设施运营补助资金测算提供重要依据,避免“糊涂账”。


大数据赋予费用结算管理的价值还将体现在垃圾征费上。从垃圾收费制度发展看,我国居民垃圾计量收费势在必行。目前我国垃圾分类正大力推广,为垃圾计量收费打下良好基础,而技术的创新应用让产生者付费有了基础依据。


未来,主管部门立足区域内全量环卫治理成本数据,结合地方其他公共服务单价构建收费标准模型,可面向源头减量、分类质量进行差异化算法融合形成动态的收费标准,推动精准收费。




垃圾分类收集、运输,是确保垃圾“各回各家”的过程,为避免“前端按类分,后端一锅煮”,对分类收运过程的监管必不可少。把好“收运关”,既以“收”促前端分类,又以“运”促末端处理。信息化技术与收运环节的无缝融合,使得收运过程实现精准化、可视化、智慧化监管,为垃圾分类管理工作注入新动能。



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