生态环境物联网AI精细化监测监管系统

生态环境物联网AI精细化监测监管系统

1前端数据采集系统

1.1固定式前端数据采集系统

1.1.1微型空气质量监测仪

（1）建设两参数微型空气质量监测仪，配置监测指标包括：PM2.5、PM10、温度、湿度、风速、风向、大气压；

（2）建设六参数微型空气质量监测仪，配置监测指标包括：PM2.5、PM10、CO、NO2、SO2、O3、温度、湿度、风速、风向、大气压。

以上两种不同参数检测仪都需预留其他指标接口以备扩展，监测仪具体性能指标要求见表1.1-1，技术指标要求见表1.1-2。

表1.1-1 性能指标要求

表1.1-2 技术指标要求

（2）传输方式满足《污染物在线自动监控（监测）系统数据传输标准》（HJ/T 212-2017）要求。

（3）支持市电、太阳能单独或同时供电。

1.2移动式前端数据采集系统

1.2.1 车载移动空气质量监测仪

在本项目运维车辆安装两套车载移动空气质量监测仪，监测指标有：PM2.5、PM10、温度、湿度、TVOC。该监测仪具体性能指标要求见表1.2-1，技术指标要求见表1.2-2。

表1.2-1 性能指标要求

表1.2-2 技术指标要求

车载移动空气质量监测仪将采集到的监测指标数据及车辆位置信息上传到本项目平台，生成车辆行驶路线及可视化的大气污染云图，为精准治理大气污染提供数据支撑和科学依据。

2前端可视化系统

2.1固定式可视化系统

2.1.1 200万像素全彩网络摄像机

在国控站周边布设200万像素全彩网络摄像机进行视频监控，用于AI（人工智能）识别。

2.1.2 固定可视化系统AI（人工智能）模型

该系统需有道路扬尘、车辆排放黑烟事件、渣土车三种AI(人工智能)模型，并具备自动预警并自动生成污染事件报告功能。三种模型具体描述如下。

2.1.2.1 道路扬尘识别模型

对道路路面积尘因碾压、刮风和清扫所产生的扬尘现象进行识别，发现扬尘现象时形成事件并报警，将告警信息推送到平台。该模型输入和输出数据如下：

（1）输入：主干道路上的符合视频图像行业标准要求的视频流；

（2）输出：是否扬尘、抓拍图片、抓拍时间、抓拍摄像头点位 ID 等；

（3）精度：基于同等级别2080TI的卡，性能速度不得高于15ms，正确率不得低于95%。

2.1.2.2 车牌识别、车辆排放黑烟识别模型

对道路所有车辆的尾气进行识别，精准捕捉锁定排放黑烟的车辆，对车辆特征信息（包括车牌、车型、车身颜色等）进行采集和上

报，发现违规车辆，形成事件并报警，将告警信息推送到平台。该模型输入和输出数据如下：

（1）输入：主干道路上的符合视频图像行业标准要求的视频流；

（2）输出：是否排放黑烟、车辆特征信息、抓拍图片、抓拍时间、抓拍摄像头点位 ID等；

（3）精度：基于同等级别2080TI的卡，性能速度不得高于2s，正确率不得低于90%。

2.1.2.3 渣土车识别模型

对可能产生遗洒的渣土车辆进行未苫盖识别，精准识别可能产生污染情况的渣土车，进行证据留存。该模型输入和输出数据如下：（1）输入：道路中的符合视频图像行业标准要求的视频流；

（2）输出：渣土车是否苫盖、抓拍图片、抓拍时间、抓拍摄像头点位ID；

（3）精度：基于同等级别2080TI的卡，性能速度不得高于15ms，正确率不得低于90%。

2.2移动化可视系统

2.2.1 移动车载AI（人工智能）记录仪

在本项目运维车辆上各安装1套移动车载AI（人工智能）记录仪。

2.2.2 移动可视化系统AI（人工智能）模型

该系统需有道路扬尘、车辆排放黑烟事件、裸露土地三种AI(人工智能)模型，并具备自动预警并自动生成污染事件报告功能。三种

模型具体描述如下：

2.2.2.1 道路扬尘识别模型

对道路路面积尘因碾压、刮风和清扫所产生的扬尘现象进行识别，发现扬尘现象时形成事件并报警，将告警信息推送到平台。该模型输入和输出数据如下：

（1）输入：主干道路上的符合视频图像行业标准要求的视频流；

（2）输出：是否扬尘、抓拍图片、抓拍时间、抓拍摄像头点位 ID 等；

（3）精度：基于同等级别2080TI的卡，性能速度不得高于15ms，正确率不得低于95%。

2.2.2.2 车牌识别、车辆排放黑烟识别模型

对道路所有车辆的尾气进行识别，精准捕捉锁定排放黑烟的车辆，对车辆特征信息（包括车牌、车型、车身颜色等）进行采集和上报，发现违规车辆，形成事件并报警，将告警信息推送到平台。该模型输入和输出数据如下。

（1）输入：主干道路上的符合视频图像行业标准要求的视频流；

（2）输出：是否排放黑烟、车辆特征信息、抓拍图片、抓拍时间、抓拍摄像头点位 ID等；

（3）精度：基于同等级别2080TI的卡，性能速度不得高于2s，正确率不得低于90%。

2.2.2.3 裸露土地识别模型

对城市裸土进行识别，精准溯源，指出改进方向，精准定位，为

精准治理提供事实依据。该模型输入和输出数据如下：

（1）输入：工地/道路中的符合视频图像行业标准要求的视频流；

（2）输出：裸露土地是否覆盖、抓拍图片、抓拍时间、抓拍摄像头点位ID；

（3）精度：基于同等级别2080TI的卡，性能速度不得高于15ms，正确率不得低于90%。

3系统建设

3.1生态环境物联网AI（人工智能）监测监管系统

该系统需具备包括大气全景分析、智能监督执法、多元数据统计、智能环境分析、系统层级管理5个子系统。子系统具体要求如下：3.1.1大气全景分析子系统

该子系统需具备实施地图、污染溯源、动态管控、预测预报、污染源数据整理5个具体功能。功能描述如下：

3.1.1.1实时地图

依托实时地图完成一张图展示。在实时地图上可查询不同类型监测点的监测数据，包含环境监测点和污染源监控点。其中环境监测点包括气象站、标准站、微观站、扬尘站、移动站等，污染源监控点包括监管污染源和人为标记污染源。

3.1.1.2污染溯源

以省控点为中心，方圆3-5km为管控区域，以溯源模型为基础，建立管控区域范围内的污染源与省控点的相关性关系曲线，以便为后期动态管控提供依据。