黑煙抓拍

運用ai治理機動車排放黑煙

2025-07-11 閱讀次數(shù)：

AI技術(shù)通過智能視覺識別、多源數(shù)據(jù)融合與實時預(yù)警機制，為機動車黑煙排放治理提供了高效、精準的解決方案，顯著提升了監(jiān)管效能并推動治理模式轉(zhuǎn)型。以下是AI在治理機動車排放黑煙中的具體應(yīng)用與優(yōu)勢：

1 (7).jpeg

一、AI在治理機動車排放黑煙中的技術(shù)實現(xiàn)

前端數(shù)據(jù)采集：采用高清攝像頭結(jié)合AI算法模塊，實現(xiàn)對道路上行駛車輛的實時捕捉與尾氣排放情況分析。例如，長沙黑煙車電子抓拍算法采用“雙光譜成像+多幀融合+深度學(xué)習(xí)”三維技術(shù)架構(gòu)，通過可見光與紅外光譜雙通道攝像頭捕捉尾氣圖像，結(jié)合林格曼黑度分級算法與YOLOv8目標(biāo)檢測模型，實現(xiàn)0.1秒級尾氣黑度分析。
數(shù)據(jù)傳輸與云端處理：數(shù)據(jù)傳輸網(wǎng)絡(luò)確保數(shù)據(jù)的安全、快速傳輸；云端處理平臺利用深度學(xué)習(xí)模型進行數(shù)據(jù)分析、識別與預(yù)警。例如，系統(tǒng)集成實時數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，對前端采集的數(shù)據(jù)進行快速分析，一旦檢測到尾氣黑煙排放異常，立即觸發(fā)預(yù)警機制，通過短信、郵件或APP推送等方式，將預(yù)警信息發(fā)送給相關(guān)管理人員，實現(xiàn)快速響應(yīng)。
多源數(shù)據(jù)融合：結(jié)合交通流量、車輛類型、氣象條件等多源數(shù)據(jù)，進行綜合分析，提高監(jiān)測的準確性和針對性。例如，長沙黑煙車電子抓拍算法不僅分析尾氣黑度，還綜合尾氣擴散速度、顏色梯度、煙霧濃度梯度等特征，降低誤判率至0.1%以下。

二、AI在治理機動車排放黑煙中的優(yōu)勢

提高監(jiān)管效率：傳統(tǒng)監(jiān)管方式受限于技術(shù)手段和人力資源，難以實現(xiàn)對污染源的高效、精準、全天候監(jiān)控。而AI技術(shù)以其強大的視覺分析計算能力，能夠?qū)崿F(xiàn)對復(fù)雜場景的快速識別與精準判斷，為機動車尾氣黑煙排放監(jiān)測提供了新的解決方案。例如，佛山南海區(qū)通過黑煙車電子抓拍系統(tǒng)，實現(xiàn)了對途徑車輛全天候、不間斷地進行圖像視頻自動采集與識別，監(jiān)管效率比人工路檢提高了415.6倍。
增強監(jiān)測準確性：AI技術(shù)通過大量標(biāo)注好的尾氣黑煙排放數(shù)據(jù)集進行訓(xùn)練，使模型能夠準確識別并定位尾氣黑煙排放的車輛。該模型具備強大的泛化能力，能夠適應(yīng)不同天氣、光照條件下的監(jiān)測需求。例如，長沙黑煙車電子抓拍算法在雨天、霧天、夜間等場景下識別準確率≥95%。
推動治理模式轉(zhuǎn)型：AI賦能機動車尾氣監(jiān)管，讓執(zhí)法告別人海戰(zhàn)術(shù)，實現(xiàn)了從“事后處罰”到“事前預(yù)警+事中干預(yù)+事后追溯”全鏈條監(jiān)管。例如，蘇州率先將AI、大數(shù)據(jù)等技術(shù)融入機動車排放檢驗機構(gòu)監(jiān)管工作，打造非現(xiàn)場監(jiān)管“AI前哨”系統(tǒng)，系統(tǒng)針對機動車排放檢驗常用檢測方法設(shè)置上百個預(yù)警模型，通過對排放曲線進行智能分析，從紛繁的圖像中精準鎖定不符合排放邏輯、疑似造假的異常曲線。

三、AI在治理機動車排放黑煙中的實踐案例

長沙黑煙車電子抓拍算法：該算法通過“AI+物聯(lián)網(wǎng)”技術(shù)，實現(xiàn)了尾氣監(jiān)管的智能化、精準化、高效化。其創(chuàng)新實踐不僅為城市空氣質(zhì)量改善注入動能，更通過標(biāo)準化、模塊化設(shè)計，為行業(yè)提供了可復(fù)制的解決方案。
蘇州非現(xiàn)場監(jiān)管“AI前哨”系統(tǒng)：該系統(tǒng)針對機動車排放檢驗常用檢測方法設(shè)置上百個預(yù)警模型，通過對排放曲線進行智能分析，精準鎖定不符合排放邏輯、疑似造假的異常曲線。同時，系統(tǒng)還具備“紅黃綠”風(fēng)險預(yù)警機制，對檢測機構(gòu)進行數(shù)字化畫像，對合規(guī)企業(yè)減少現(xiàn)場檢查頻次，對高風(fēng)險機構(gòu)重點督導(dǎo)，推動行業(yè)自律。
甘肅機動車排放檢測防作弊平臺：該平臺深度融合AI技術(shù)、業(yè)務(wù)區(qū)塊鏈與DeepSeek大模型，開發(fā)了數(shù)據(jù)驟停、數(shù)據(jù)恒值、曲線陡降、功率異常、轉(zhuǎn)速異常等預(yù)警模型，推動機動車排放檢驗機構(gòu)全過程非現(xiàn)場監(jiān)管。同時，平臺還具備“紅黃綠”風(fēng)險預(yù)警機制，將傳統(tǒng)監(jiān)管的事后追責(zé)轉(zhuǎn)變?yōu)槭虑邦A(yù)防和事中控制。