一种基于清运车辆定位数据的垃圾清运监管方法及系统与流程

本发明属于垃圾清运监管，尤其涉及一种基于清运车辆定位数据的垃圾清运监管方法及系统。

背景技术：

1、本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。

2、随着城市精细化管理水平不断提高，居民对居住环境要求的不断提升，垃圾清运不及时等一些问题逐渐凸显，主要表现在，居住小区生活垃圾投放站点内垃圾清理不及时，造成垃圾桶站满冒、周边卫生脏乱等。

3、产生垃圾清运不及时问题的主要原因是生活垃圾收集与运输衔接不到位：

4、1、垃圾清运企业为了节省成本，不按照计划的清运节奏进行垃圾清运，例如：计划一天清运两次，实际一天清运一次，甚至节假日期间连续几天无人清运。

5、2、在节假日等垃圾投放量大大超出日常平均投放量的时间段还按照正常时间的清运节奏进行清运，导致投放量远远大于清运量。

6、目前解决上述问题常用的方式有两种：

7、1、通过在垃圾桶上安装rfid标签，在环卫车上嵌入安装工业rfid读写器，在装卸垃圾时读写器自动读取垃圾桶标签自动记录对应垃圾桶的清运次数、时间等信息，实时显示垃圾桶清运状态，从而达到监管垃圾清运是否到位的目的。

8、2、通过在小区垃圾存放点安装摄像头，并通过视频ai智能分析平台对捕捉到的垃圾清运场景进行分析，识别垃圾清运车辆、记录清运时间，从而达到监管垃圾清运是否到位的目的。

9、在城市级垃圾清运监管方案中，以上两种方案，都存在明显的缺点：

10、1、针对rfid方案，首先，对十几万个生活垃圾桶都安装rfid标签本身就是一个巨大的工程；其次，rfid本身容易损坏，对损坏的rfid标签进行实时更换，数据更新入库，保持生活垃圾桶rfid标签的可用状态也是一项不可能的任务；第三，生活垃圾桶本身属于易耗品，当垃圾桶损坏后，更换垃圾桶、安装新的rfid标签、更新入库同样是一项艰巨的工作。

11、2、针对视频ai方案，首先，具备人工智能识别能力的摄像头系统成本较高，每个垃圾清运点都安装智能摄像头从成本上来说不现实；其次，视频ai本身存在错误识别和漏识别的现象。

12、综上所述，传统的针对垃圾清运的监管方法存在较大的弊端，难以大规模推广应用。

技术实现思路

1、为了解决上述背景技术中存在的至少一项技术问题，本发明提供一种基于清运车辆定位数据的垃圾清运监管方法及系统，其借助清运车辆产生的车辆定位数据和社区垃圾存放点的位置信息，建立车辆与垃圾存放点位置匹配模型，实现对垃圾存放点清运过程的监管，解决应用rfid技术和视频ai技术实现城市级生活垃圾清运监管高成本、实施难、推广难的问题。

2、为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

3、本发明的第一个方面提供一种基于清运车辆定位数据的垃圾清运监管方法，包括如下步骤：

4、定义垃圾清运监管过程中涉及的对象集合；

5、获取社区数据、社区垃圾存放点数据和垃圾清运车辆数据；

6、根据垃圾清运监管过程中涉及的对象集合之间的关联关系、社区数据、社区垃圾存放点数据和垃圾清运车辆数据建立车辆和垃圾存放点位置匹配模型；

7、通过车辆和垃圾存放点位置匹配模型，对社区垃圾存放点的清运状态以及社区垃圾清运结果进行监管。

8、作为一种实施方式，所述根据垃圾清运监管过程中涉及的对象集合之间的关联关系、社区数据、社区垃圾存放点数据和垃圾清运车辆数据建立车辆和垃圾存放点位置匹配模型，包括：

9、根据其余对象集合之间的关联关系获取垃圾存放点与车辆对应关系对象集合；

10、基于获取的垃圾存放点与车辆对应关系对象集合，按照车牌号对当天全部垃圾清运车辆的所有gps数据进行分组，每组数据按照gps数据产生时间升序排列；根据社区垃圾存放点位置信息和负责对应社区垃圾清运车辆gps分组数据逐点进行距离计算，结合距离计算结果和gps数据产生的时间计算社区垃圾存放点的清运状态。

11、作为一种实施方式，所述结合距离计算结果和gps数据产生的时间计算社区垃圾存放点的清运状态，具体包括：

12、以社区垃圾存放点位置信息和负责对应社区垃圾清运车辆gps分组数据逐点进行距离计算，如果某辆车有连续n个坐标点和某垃圾存放点的距离在设定的范围内，且持续时长大于等于设定的停留时长，则认为该垃圾存放点被清运，按照上述方式计算所有社区垃圾存放点的清运状态。

13、作为一种实施方式，以社区垃圾存放点位置信息和负责对应社区垃圾清运车辆gps分组数据逐点进行距离计算时，根据经纬度计算设定范围内的长度距离。

14、作为一种实施方式，所述垃圾清运监管过程中涉及的对象集合包括：社区对象集合communityarray[n]、垃圾存放点对象集合householdwastesitearray[n]、司机对象集合driverarray[n]、垃圾清运车辆对象集合garbagetruckarray[n]、当天所有垃圾清运车辆升序排列的实时位置对象集合和某辆车当天升序排列的所有位置对象集合garbagetruckposarray[n]、垃圾存放点与车辆对应关系对象集合wastesitedriverarray[n]以及社区垃圾清运结果对象集合clearingresultsarray[n]。

15、作为一种实施方式，在获取社区数据、社区垃圾存放点数据和垃圾清运车辆数据，对数据进行预处理，包括：

16、定义全局map对象，通过map对象存储每辆垃圾清运车辆当天所有垃圾清运车辆升序排列的实时位置对象集合和某辆车当天升序排列的所有位置对象集合garbagetruckposarray[n]；

17、利用常规关系数据库数据读取方式，获取所有生活垃圾清运车辆当天的gps坐标数据记录，并按gps数据产生时间的升序进行排列，并存入内存；

18、对当天所有车辆的gps数据进行处理，把同一辆车当天所有车辆gps数据按gps数据产生时间按升序排列后，封装成garbagetruckposarray[n]对象集合，装入map对象中。

19、作为一种实施方式，所述社区垃圾清运结果的获取方法为：

20、按照某垃圾清运车辆gps坐标产生的时间升序取值，依次和垃圾存放点坐标位置进行比较，当垃圾清运车辆的某个gps坐标位置与垃圾存放点的距离小于设定范围时，认为车辆进入了垃圾存放点的清运范围，随后连续有零到多个gps坐标点在垃圾存放点的清运范围内，直到某个gps坐标位置不在垃圾存放点的清运范围内，则完成垃圾清运工作。

21、本发明的第二个方面提供一种基于清运车辆定位数据的垃圾清运监管系统，包括：

22、对象集合定义模块，被配置为：定义垃圾清运监管过程中涉及的对象集合；

23、数据获取模块，被配置为：获取社区数据、社区垃圾存放点数据和垃圾清运车辆数据；

24、匹配模型构建模块，被配置为：根据垃圾清运监管过程中涉及的对象集合之间的关联关系、社区数据、社区垃圾存放点数据和垃圾清运车辆数据建立车辆和垃圾存放点位置匹配模型；

25、监管模块，被配置为：通过车辆和垃圾存放点位置匹配模型，对社区垃圾存放点的清运状态以及社区垃圾清运结果进行监管。

26、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

27、本发明借助清运车辆产生的车辆定位数据和社区垃圾存放点的位置，建立车辆与垃圾存放点位置匹配模型，有效降低城市级生活垃圾清运监管的成本、提升垃圾清运监管方式的可实施性，解决了应用rfid技术和视频ai技术实现城市级生活垃圾清运监管高成本、实施难、推广难的问题。

28、本发明附加方面的优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。