摘要：环卫车辆作为城市清洁的主要工具，其运行效率和管理水平直接影响到城市的整洁度和居民的生活质量。本文旨在探讨基于物联网技术的城市环卫车辆信息采集与监控系统的开发，通过集成GPS定位、传感器监测、视频监控等技术，实现对环卫车辆运行状态、作业质量的实时监控与管理，提高环卫工作效率，降低运营成本。

关键词：物联网技术；环卫车辆；信息采集；监控系统

引言

环卫车辆作为城市清洁的主要执行者，其运行效率、作业质量以及管理水平是衡量城市环卫工作水平的重要指标。然而，传统环卫车辆管理方式存在诸多不足，如车辆状态信息无法实时获取、作业质量难以监控、调度效率低下等问题。因此，开发一套基于物联网技术的城市环卫车辆信息采集与监控系统显得尤为重要。

一、系统架构与功能设计

1.1 系统架构

本系统采用分层式架构设计，由车载终端层、通信网络层和云端平台层构成三级联动体系，形成"感知-传输-决策"的完整闭环。首先，核心设备包含北斗/GPS双模定位装置、多状态检测传感器组和边缘计算单元。其中，三维加速度传感器可捕捉车辆颠簸状态，油量监测模块采用非接触式检测技术，避免对车辆原有结构的改造。其次，通信网络层承担"信息高速公路"职责，采用NB-IoT与4G网络双通道传输模式。特别设计的自适应切换机制，可根据信号强度自动选择最优传输路径：在开阔区域优先使用低功耗的NB-IoT网络，进入地下车库等信号弱区时无缝切换至4G网络。再者，核心模块包括空间地理信息引擎、作业状态分析模型和可视化监控界面。其中，分布式存储集群可同时处理千辆级车辆的并发数据流，时空数据库对车辆轨迹进行压缩存储，较传统关系型数据库存储效率提升明显。管理人员通过网页端即可查看车辆实时分布热力图，系统自动标红超速、偏离路线等异常状态，实现从海量数据到管理决策的智能转换。

1.2 功能设计

本系统围绕环卫作业全流程管理需求，构建了五大核心功能模块，形成从数据采集到管理决策的完整闭环。首先，定位模块采用北斗与GPS双模定位技术，确保车辆在复杂城区环境中仍能保持米级定位精度。作业状态感知单元通过压力传感器监测垃圾装载量，结合红外检测装置识别扫刷设备的运转状态。其次，车载终端内置数据预处理模块，对原始数据进行压缩和加密处理。通信网关根据数据类型自动选择传输通道：常规状态信息通过低功耗NB-IoT网络定时上传，紧急报警信息则立即启动4G高速通道传输。再者，基础层通过时空数据库对车辆轨迹进行聚类分析，自动识别高频作业区域。中间层运用机器学习算法建立作业效能模型，通过对比历史数据发现异常耗油、超时滞留等问题。应用层则生成可视化热力图和效能评估报告，直观展示各车辆的工作效率。此外，调度算法综合考虑路况信息、垃圾桶满载率、车辆续航等多重因素，自动生成最优作业路线。当系统检测到车辆超速、偏离路线或设备故障时，立即触发三级预警机制：车载终端发出声光提示、调度中心弹窗警示、管理人员手机接收推送信息，形成立体化的安全防护体系。

二、关键技术实现

2.1 物联网技术

物联网技术作为系统的核心支撑，通过"感知-传输-应用"三层架构实现了环卫车辆的数字化管理。首先，在感知层面，系统为每辆作业车装备了多种智能传感器，这些设备相当于车辆的"电子感官"，能够实时获取车辆运行的关键信息。北斗/GPS双模定位模块通过卫星信号交汇定位，即使在高层建筑密集区域也能保持稳定定位精度；振动传感器可识别车辆是否处于作业状态，通过分析发动机震动频率区分空驶与作业时段；油量监测采用电容式传感技术，无需破坏油箱结构即可实现非接触测量。其次，系统配备的双模通信模块（NB-IoT+4G）如同车辆的"智能信使"，在开阔路段自动选择低功耗的NB-IoT网络进行常规数据传输，当进入地下车库等信号盲区时立即切换至4G网络保障通信连续性。特别设计的数据压缩算法可将定位坐标等高频数据压缩至原体积的30%，有效减轻网络传输压力。再者，时空数据库对车辆轨迹进行智能纠偏，通过自适应滤波算法消除卫星信号的多径误差，使定位精度达到车道级水平。针对环卫作业特点开发的模式识别算法，能够准确判断洒水车喷洒、垃圾车压缩等不同作业状态。

2.2 GPS定位技术

为实现环卫车辆的精准定位，系统采用GPS与北斗双模定位技术作为位置感知核心。首先，当车辆行驶至高架桥下或高层建筑群时，卫星信号可能被遮挡或产生多径反射误差。为此，系统内置自适应滤波算法，通过分析信号强度变化规律，自动识别并剔除异常定位点。其次，GPS与北斗系统通过芯片级融合实现信号互补，在单一卫星系统信号较弱时，智能切换至另一系统维持定位功能。这种设计如同为车辆配备了双重定位保险，即便在恶劣天气或电磁干扰环境下，仍能保持连续的位置更新。同时，系统通过星历预测功能提前下载卫星轨道参数，缩短了冷启动时的定位时间。再者，原始定位数据首先经过车载终端的初步校验，剔除明显超出合理范围的异常值；上传至云端后，再与基站定位数据进行交叉验证；最终通过轨迹平滑算法，将离散的定位点连接成连贯的行驶路线。这种分级处理方式既保证了定位数据的准确性，又避免了网络传输资源的过度消耗。

2.3 视频监控技术

视频监控技术在本系统中构建了可视化监管体系，通过多维度影像采集与智能分析，有效提升了环卫作业过程的可追溯性。首先，主摄像头采用广角镜头，可覆盖车辆前方作业区域，实时记录垃圾装载、路面清扫等操作过程；侧后方摄像头则监控作业设备运行状态，如扫刷是否正常展开、垃圾箱密闭情况等。所有摄像设备均具备IP67防护等级，内置减震支架和自动加热装置，确保在雨雪天气和颠簸路况下仍能稳定工作。其次，常规监控画面使用H.265编码压缩，在保证图像清晰度的同时将数据量减少约40%。当检测到异常事件时，系统立即启动全高清模式并优先传输关键画面。再者，通过训练数万张标注图像，系统能准确判断垃圾箱满载状态、道路遗撒等12类常见场景。当摄像头捕捉到违规倾倒行为时，算法会在3秒内完成特征提取，并与数据库中的违规模式进行比对，自动生成包含时间戳和位置信息的预警报告。对于洒水车作业，系统通过分析水迹覆盖面积评估喷洒效果，为作业质量考核提供量化依据。

2.4 数据处理与分析技术

数据处理与分析技术构建了系统的智能决策中枢，通过多级处理流程将原始数据转化为管理决策依据。首先，定位数据经过滑动窗口滤波处理，自动修正因信号遮挡造成的轨迹跳变；油耗数据通过时间序列分析，识别并剔除传感器瞬时波动产生的噪点。清洗后的数据存入时空数据库，按车辆ID、时间戳建立双重索引，支持毫秒级查询响应。针对环卫作业特点，系统特别设计了轨迹压缩算法，可将车辆重复作业路线的存储空间减少约60%。其次，通过关联定位数据与作业状态，系统能自动划分车辆的工作时段与空驶时段；结合油耗曲线与载重变化，建立不同作业场景的能耗基准值。对于视频数据，采用帧间差分法提取关键动作特征，如垃圾箱升降、扫刷旋转等典型作业动作，形成结构化描述信息。这些特征值如同车辆的"数字指纹"，为后续分析提供标准化输入。再者，基于历史数据训练的随机森林模型，可预测车辆维护周期并提前预警潜在故障；规则引擎则内置环卫作业规范，实时检测超速行驶、路线偏离等违规行为。当发现异常油耗时，系统会联动视频数据验证是否发生燃油泄漏，实现多源信息交叉印证。分析结果通过可视化看板呈现，管理人员可直观查看车辆效能排名、区域作业密度等关键指标。

三、系统性能与优化

3.1 系统稳定性与可靠性

系统稳定性与可靠性是保障环卫车辆管理系统持续运行的关键。首先，车载终端配备NB-IoT与4G双模通信模块，可根据信号强度自动选择最优传输路径。当车辆进入地下车库等信号盲区时，系统会智能切换至备用网络，并启动本地缓存机制临时存储数据，待信号恢复后自动续传。这种设计如同为数据传输上了"双保险"，实测中通信中断时间显著缩短，有效避免了因网络波动导致的数据丢失。其次，传输层采用循环冗余校验（CRC）技术，为每个数据包添加校验码，云端接收时自动验证数据准确性。对于关键状态信息，系统实施"三次握手"确认机制：车载终端发送数据后，需收到平台确认指令才算传输成功，否则自动重发。存储层采用分布式备份策略，所有数据同时存入三个物理隔离的服务器节点，即使单个节点故障也能保证数据可恢复。再者，硬件层面采用模块化设计，当某个传感器发生故障时，系统自动切换至备用传感器并发出维修提醒。软件系统内置心跳监测机制，每5分钟检测各服务运行状态，发现异常立即重启相关进程。针对常见通信故障，系统配备智能诊断工具，可自动分析断网原因并尝试修复，如重置网络模块、调整天线角度等操作。

3.2 系统扩展性与灵活性

本系统在设计之初就充分考虑了未来城市发展的需求，通过模块化架构和标准化接口，构建了可灵活扩展的技术体系。首先，当需要新增空气质量监测或噪声检测功能时，只需在预留的USB或RS485接口接入相应传感器，无需改造现有设备。这种设计已成功应用于试点项目，在原有系统基础上新增了路面温度监测模块，帮助优化冬季融雪剂喷洒方案。不同车型适配通过配置参数包实现，新车型接入时只需导入对应参数文件，系统即可自动识别车辆类型并加载相应监测模型。其次，新增数据分析功能时，只需开发对应微服务并接入系统总线，不会影响原有服务运行。例如在垃圾分类专项治理中，系统快速接入了新型智能垃圾桶的满载率数据，通过扩展垃圾清运预测模块，实现了收集路线的动态优化。再者，系统采用通用MQTT协议传输数据，可轻松接入交通信号控制系统、智慧路灯等市政设施。

3.3 系统优化与性能提升

在系统实际运行中，针对发现的性能瓶颈和用户反馈，实施了多维度优化策略。首先，当车辆处于作业区域时，定位数据采集间隔自动缩短至10秒级，确保轨迹记录的精确性；在非作业时段则延长采集间隔，有效降低数据传输量。同时优化数据封装格式，将位置信息、设备状态等数据打包为复合数据包，使单次传输数据量减少约30%。这种智能调节机制如同为系统安装了"节流阀"，在保证关键数据完整性的同时显著降低了网络资源消耗。其次，开发轻量级边缘计算模块，可实时完成定位纠偏、异常值过滤等基础处理，再将精简后的数据上传云端。这种"边缘-云端"协同模式使平台数据处理压力降低明显，系统响应速度提升显著。针对历史数据分析，采用时间片轮转技术，将海量数据按时间段切分为独立分析单元，实现并行计算加速。再者，系统将原始定位点与电子地图道路信息进行智能匹配，自动修正因信号反射产生的轨迹偏移。当车辆进入隧道等卫星信号盲区时，系统自动切换至惯性导航模式，通过陀螺仪和车速信号推算当前位置，确保定位连续性。

结束语

本文探讨了物联网技术在城市环卫车辆监控中的应用，实现了实时监控与管理。实验证明，系统能准确采集传输环卫车辆信息，支持地理位置、作业状态及视频查看，具备智能告警与数据分析功能。展望未来，随着物联网技术发展和环卫工作完善，该系统将发挥更大作用，融入更多先进技术，成为城市环卫智能化、高效化发展的重要工具。

参考文献

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