一种基于自动无人驾驶清扫车的城市管理事件智能识别处置流程方法

引言：

随着城市化的飞速发展，城市治理面临着前所未有的挑战，特别是对城市管理者的治理能力提出了更高要求。传统的城市治理主要依赖基层巡查巡检和市民随手拍上报或投诉，存在效率低下、反馈不及时、覆盖范围有限等问题。跟据历史数据统计，中等规模以上城市中约三分之一的城市问题因未能及时发现和处理导致演变或触发更严重的问题发生。与此同时，随着近几年自动驾驶技术的飞速发展，城市无人清扫车已在多地规模化测试和运营，无人车辆的投入为城市治理创新提供了新的载体技术支撑。

无人驾驶清扫车作为智慧城市建设的重要基础设施之一，不仅能够完成常规规划的街道清扫任务，其搭载的多种智能传感器和摄像头还使其具备了周边环境感知和数据采集的能力。这为城市事件的实时采集识别和快速处置创造了有利的载体条件，并能基于历史数据分析给与城市管理者提供决策参考。本研究旨在探讨如何利用自动驾驶清扫车构建城市事件的智能采集识别与自动处置系统，提高城市管理效率，为智慧城市治理提供新的技术路径。

国内外已有较多城市开始应用自动驾驶技术，且基于摄像头的事件识别也已大规模应用，但相关研究多集中于单一功能实现阶段，如固定摄像头点位识别等。未能将已有无人驾驶车辆载体充分利用起来。本研究通过整合计算机视觉、物联网、自动驾驶和大数据分析等技术，构建完整的城市事件智能采集识别与自动处置流程，并通过实际案例验证其有效性，为城市治理智能化转型提供理论依据和实践参考。

一、无人驾驶清扫车在城市管理中的应用基础

无人驾驶清扫车作为智慧城市治理的新型载体，其技术基础主要依赖强大的感知系统。感知系统通过多模态传感器融合，包括激光雷达、摄像头、毫米波雷达等，实现对周围环境的全方位感知和监测。

无人驾驶清扫车在城市环境中的广泛数据采集能力是其应用于城市治理的关键优势。通过搭载的高清摄像头和智能图像识别系统，车辆可以实时捕捉道路及周边状况，识别各类城市事件，如垃圾堆积、道路损坏、非法小广告等。环境传感器可以监测空气质量水平、噪音水平等城市生态环境指标。这些数据通过车联网技术实时传输至云端数据处理中心，为城市管理提供及时、全面的信息汇聚和支撑能力。

与传统城市治理方式相比，基于无人驾驶清扫车的智能识别处置系统具有明显优势。首先，其拓宽了管理范围的覆盖，不受时间和人力限制，可以 24 小时不间断工作。其次，响应反馈速度大幅提升，从发现问题、处理问题的时间可以缩短至分钟级。这些优势使得基于无人驾驶技术的城市治理新模式具有较为广阔的应用前景。

二、智能识别系统的构建

智能识别系统是自动驾驶清扫车城市管理应用的核心模块，其技术架构包括三层：感知层、处理层和应用层。感知层由多类车载传感器组成，包括高分辨率摄像头、热成像仪、激光雷达等设备，负责原始数据采集。处理层通过部署在车载端边缘计算设备，运行深度学习模型，实现数据的实时采集分析和事件识别检测。应用层则负责将识别结果数据预处理整合，并与数据中心平台对接传输，形成完整的处置闭环流程。

整体系统架构流程遵循 " 采集 - 预处理 - 传输 - 分析 - 反馈”的处理机制。车载各类传感器以固定频率实时采集环境数据，在车载边缘计算单元进行数据预处理，并通过 5G 网络实时传输至后台云端数据中心进行二次计算。系统架构描述如下：

数据实时采集：首先端部对采集的数据进行清洗和无用信息剔除；然后根据算法模型配置，对固定场景进行图像特征提取和环境及位置数据采集；整个流程平均延迟控制在 100ms 以内，以满足实时性要求。

数据计算：计算分为端边缘计算和后端云中心计算两部分，端部计算可实时完成采集数据的预处理和关联打标，中心计算可对采集数据进行深度处理和计算。

算法检测识别：通过对实时视频进行背景建模、目标背景分离、目标跟踪、分类、特征提取、事件检测等方式，按照预定义的归档标准对目标和事件进行文本化描述。完成事件的标准化封装，并同步至后续事件智能处置模块进行流转。

本文基于城市管理高频事件统计，共选定 7 类专题，共计 20 类事件识别算法进行测试验证。

三、事件智能处置流程的设计

事件智能处置流程的设计是实现城市治理事件高效办理的关键环节。通过建立分级事件分类、业务规则等形成全流程闭环管理。事件智能处置总体架构图如下所示：

1、采集业务规则定义配置

针对所有事件制定统一的编码规则，按照编码规则对事件进行编号，该编号为事件的唯一标识，将在事件流转过程中保证各级之间编码一致。

编号规则按照“事件来源（2 位字母）+ 事件归口（6 位字母）+ 年月日（6 位）+ 流水号（6位）”进行。事件来源由前两个汉字汉语拼音首字母组成。事件流水号将从000001 开始编码，最大至999999 为止。示例编码：

2、事件管理及自动处置子系统

1）事件管理子系统

事件管理子系统主要完成事件的标准化流程配置，事件数据汇总管理及统计分析。管理所有实时及历史处置事件。本文以城市普遍高频问题为基础，共计梳理 95 类三级子项标准化流程事项清单，样例描述如表2 所示：

根据标准化事件清单，融合地理位置特征（GIS 坐标）、时间特征（节假日模式）、历史事件关联特征，构建城市治理大模型，实现跨领域事件因果推理，生成标注化事件自从处置流程模版。

2）事件自动处置系统如图4 所示，模型处理说明如下：

1、数据层：通过车载传感设备，完成事件抓拍识别、位置信息记录和解析、记录事件时间特征及其他感知数据；2、预处理：数据经过车载边缘设备预处理后进入云端计算中心，完成事件信息的关键词提取、地理位置解析，并基于标准事件模版完成归口匹配。3、知识表示及引擎推理：定义本体结构，通过信息抽取等手段构建知识图谱，基于构建的知识图谱完成知识抽取和知识推理。4、应用层：基于知识推理结果，生成智能推荐处置流程，根据智能决策完成流程节点流转，最终完成自动派单及流转；且根据后续车载设备二次采集完成处置结果验证，实现事件全流程自动闭环处置。

四、案例测试验证

为验证基于自动驾驶清扫车的城市管理时间智能识别系统的实际效果，在某城市的新区开展了为期 6 个月的试点应用。试点期间，系统共识别处理城市管理事件 12456 起，涵盖了多类别事件。

数据分析显示，与传统管理方式相比，新系统展现出显著优势。首先，事件识别率从人工巡查的 56% 提升至 92% ，基本实现了原辖区管理盲区的覆盖。其次，平均响应时间从原来的4.2 小时缩短至0.1 小时，效率提升 90% 以上。

系统运行中也暴露出一些需要改进的问题。在复杂气象条件（如大雨、浓雾）下，传感器识别准确率会下降 15-20% 。某些特殊事件（如隐蔽性强的违规行为）仍需结合人工二次复核。这些问题的发现为后续研究改进提供了明确方向。

五、面临的挑战与对策

技术层面的挑战主要集中在三个方面：感知系统的可靠性和系统安全性。在复杂城市环境中，传感器可能受到天气、遮挡等因素干扰，影响识别准确率。系统安全方面，需要建立多层防御体系，包括数据加密、入侵检测和应急容错机制，确保系统免受网络攻击。

六、结论

本研究系统地探讨了基于自动无人驾驶清扫车的城市管理事件智能识别与处置流程方法，构建了完整的技术框架和实施路径。研究表明，这种创新管理模式能够显著提高城市管理效率，扩大管理覆盖面，降低运营成本，并为智慧城市建设提供新的技术支撑。

基于自动驾驶清扫车的城市管理新模式代表了未来城市治理的发展方向。随着技术的不断成熟和应用经验的积累，这种模式有望成为智慧城市建设的标准配置，为提升城市品质和居民生活质量做出重要贡献。后续研究应当关注系统的规模化应用效果，以及与传统城市管理体系的深度融合，推动城市治理体系和治理能力现代化。

参考文献

[1] 吕万钧 . 车路协同条件下自动驾驶公交运行控制策略与算法研究 [D]. 北京交通大学 ，2023.

[2] 赵宏宇 . 自动驾驶场景环境感知任务中的目标检测算法研究 [D]. 西安电子科技大学 ，2024.