在城市化进程持续加快的背景下，城市道路车流密集、渣土运输频繁，车辆碾压、物料洒落等行为极易造成路面积尘堆积，在风力作用下形成扬尘污染，不仅影响城市空气质量、危害居民身体健康，更成为大气污染防治的重点管控环节。传统道路清扫作业多采用固定频次、全域覆盖的模式，缺乏的积尘负荷数据支撑，易出现 “过度清扫” 造成人力物力资源浪费，或 “清扫缺位” 导致扬尘超标排放的问题；同时传统积尘监测手段以人工定点采样为主，存在监测范围有限、数据时效性差、无法动态掌握全域道路积尘分布规律等短板，难以与清扫作业形成有效联动，导致环卫部门难以实现 “按需清扫、施策” 的精细化管控目标。

与此同时，国家及地方对扬尘污染防治的标准持续收紧，明确要求构建 “监测 - 分析 - 处置 - 反馈” 的闭环管控体系，环卫部门也亟需借助智能化技术手段提升清扫作业效率、降低运维成本。

设备简介

道路扬尘走航监测设备是一款针对道路扬尘污染流动性、扩散性特征研发的移动监测装备，通常搭载于专用监测车辆或移动平台，集成高精度颗粒物传感器、气象参数监测模块及 GIS 定位系统，可实时捕捉 PM2.5、PM10、TSP 等扬尘核心指标浓度，同步采集温湿度、风速风向、行驶轨迹等辅助数据。

设备具备快速响应、连续监测、数据实时传输的核心优势，能够突破传统定点监测覆盖范围有限的瓶颈，实现对城市主干道、施工路段、物料运输通道等区域的动态巡查监测，通过 GIS 地图可视化呈现扬尘污染空间分布热力图与浓度变化趋势，定位污染高发路段、溯源污染源头。

设备功能

可视化溯源管理：GIS 地图实时标注监测点、AI 识别事件，历史数据可回溯查询，形成 “监测 - 识别 - 处置 - 复盘” 闭环。

高精度实时走航监测：同步采集道路积尘负荷（TSP/PM10）、粒径分布等参数，结合 GIS 空间定位，实现移动中毫米级精度数据关联，规避定点监测局限性。

AI 多目标协同识别：基于深度学习模型，同步识别积尘盲区（如道路边缘、井盖周边）、路面病害（裂缝 / 坑槽）及杂物堆积，替代人工目视巡检。

多源数据融合分析：联动积尘监测数据与 AI 视觉图像，智能关联 “积尘浓度 - 路面状态 - 交通流量” 关系，定位道路积尘溯源。

超标实时预警：积尘浓度超标时触发“车载终端 + 系统监管平台双重”告警。

性能参数