黑烟抓拍

东莞黑烟车智能抓拍系统：科技赋能，织密蓝天保卫网

2025-07-07 阅读次数：

导语
在东莞这座制造业与物流业高度发达的城市，柴油货车日均通行量超20万辆次，其排放的氮氧化物和颗粒物分别占机动车总排放量的63.6%和99%以上，成为大气污染的“隐形杀手”。面对传统人工路检效率低、覆盖窄的痛点，东莞通过部署黑烟车智能抓拍系统，结合AI视觉算法、大数据溯源等技术，构建“天地车人”一体化监管网络，实现黑烟车从抓拍到治理的全链条闭环管理，为城市空气质量改善注入科技动能。

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一、系统核心架构：多设备协同，实现全场景覆盖

东莞黑烟车智能抓拍系统采用“双相机+智能终端”架构，由前置车牌抓拍单元、后置黑烟检测机、补光装置及黑烟分析智能终端组成。前置相机采用高清晰全局曝光CMOS传感器，支持3车道覆盖，可清晰捕获车头车牌信息；后置相机内置深度学习芯片，通过静态单帧识别与动态视频分析技术，精准捕捉车辆尾部黑烟排放情况。系统支持多帧图像融合分析，即使车辆跨车道行驶或车牌被部分遮挡，也能通过车身特征与行驶轨迹匹配，确保抓拍无死角。

以大岭山镇石大路马蹄岗村路段为例，该系统自2023年投用以来，日均筛查车流量2.37万辆次，半年内检测柴油车123.78万辆次，审核确定黑烟车46辆，其中辖区内车辆整治完成率达70%，显著提升监管效率。

二、技术创新：AI算法与气象修正，提升识别准确率

2.1 深度学习算法，突破传统识别局限

系统基于海量标注数据训练黑烟识别模型，可自动区分道路扬尘、车辆刹车尾气等干扰因素，仅对符合林格曼黑度1级以上的车辆进行抓拍。以东莞某主干道为例，系统日均筛查柴油车超2万辆次，超标车辆识别准确率达99%以上，较人工目视判断效率提升百倍。

2.2 气象参数动态修正，适应复杂环境

针对东莞雨季长、湿度高的特点，系统集成温湿度、光照度、雨量传感器，通过算法动态调整抓拍阈值。例如，雨天自动提高林格曼黑度识别等级，减少雨水反射导致的误报；强光环境下优化图像曝光参数，确保烟羽细节清晰可辨。测试数据显示，气象修正功能使系统在恶劣天气下的误抓拍率降低至0.3%以下。

2.3 新能源车牌智能排除，提升筛查效率

随着新能源物流车保有量突破2万辆，系统通过深度学习算法训练车牌识别模型，可自动区分新能源车牌（绿牌）与燃油车牌（蓝牌），识别准确率达99.9%，避免误抓拍新能源车辆导致的执法资源浪费。

三、闭环监管：数据联动与责任考核，强化治理效能

3.1 跨部门数据联动，构建“一网统管”平台

东莞将黑烟车抓拍系统与公安交警、交通运输部门数据平台对接，支持违法信息实时移交处罚。执法人员可通过手机APP接收推送信息，对违法车辆实施现场拦截或非现场执法。2024年，东莞通过数据联动查处黑烟车1200余辆，其中非现场执法占比达65%，执法效率提升3倍以上。

3.2 移动源快速检测，实现闭环监管

东莞为各镇街配备34套移动源快速检测仪，对用车大户开展上门检测。检测结果实时上传“天地车人”系统，黑烟车需复检合格后方可上路。2024年东莞黑烟车复检通过率提升至92%，较2020年提高40个百分点。此外，系统还与机动车排放检验机构监管平台联动，对出具虚假检测报告的机构实施高额罚款。例如，某检测公司因对冒黑烟车辆出具合格报告被罚12.5万元，形成有力震慑。