浙江利珉环境科技有限公司 本次登记的数据知识产权 无人机AI智能识别三轮清运车数据, 针对城市道路清洁作业，无人机凭借 70 至 100 米的中低空优势，结合高分辨率传感器与 AI 算法，能快速识别作业中的环卫车辆。给环卫企业智能化管理各种环卫车辆提供有力的数据支撑。可广泛应用于： 1、作业车辆轨迹监督 通过搭载的 AI 图像识别模块，无人机可快速区分洒水车、压缩车、三轮清运车、快保车、厨余垃圾清运车等各类环卫作业车辆，并实时比对其预设作业路线与实际轨迹，自动标记并推送至指挥中心，结合 GPS 位置数据生成辅助考核管理。 2、车辆故障状况判别 当环卫车辆（如路面养护车、新能源机扫车、压缩车等）发生故障，自动定位并向指挥中心发送精确坐标，联系维修人员赶赴现场尽快修理。 3、违规车辆监管 对作业时段外运行、未按规划路线行驶、违规停靠等行为（常见于洒水车、机扫车、压缩车等），无人机即时上传车辆编号与位置至指挥中心，自动生成整改工单。 4、作业时长统计 系统可有效统计各类车辆（如雾炮车、厨余垃圾清运车等）的作业时长、覆盖面积，判定有效作业时段，排除空驶、停靠等非作业状态。生成量化考核报表，分析不同车型在各路段的作业效率。1、数据来源: 数据来源于本企业无人机智能巡查系统。2、高分辨率图像通过无人机采集，记录丰富元信息，包括图像标识ID、图像分辨率(pix)、相机型号、记录时间、文件路径、焦距(mm)、经纬度、海拔(m)、边界框组、置信度阈值、置信度、一级标签和二级标签，经人工清洗剔除噪声，确保数据可靠性。数据采用两级标签：初始细化目标类型标为二级标签（三轮清运车），记录边界框及属性，后映射为一级标签（车辆）。3、算法基于YOLOv8m，集成P2层通过图像分片优化小目标检测，结合迁移学习加载预训练权重。预训练权重使用在COCO数据集上预训练的模型参数yolov8m.pt，适用于通用目标检测任务。微调时，保留骨干网络低层次特征提取层权重，冻结部分层以防过拟合，调整检测头参数，设置学习率0.01、批量大小8。4、在推理阶段，设定置信度阈值为0.45，目标置信度由模型输出，反映目标检测的可信水平。仅保留高于此阈值的检测结果作为目标，即置信度输出大于等于0.45的检测框视为正样本（三轮清运车），小于0.45的检测框视为背景负样本。
登记内容：
关于 浙江利珉环境科技有限公司 , 浙江利珉环境科技有限公司是一家专注于环保领域的高新技术企业，专业从事环境污染治理技术的研发与应用，提供综合性环保解决方案。该公司致力于推动环保产业的发展，助力实现可持续发展目标。
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