在大气污染防治攻坚与城市精细化管理持续深化的背景下，道路积尘作为扬尘污染的核心源头之一，其管控效果直接关系城市空气质量与居民生活环境，而清扫保洁作业的质量则是决定积尘负荷高低的关键因素。传统的清扫保洁质量评价与积尘负荷监测模式存在显著短板：质量评价多依赖人工目测、定点抽检，主观性强、覆盖面窄，难以客观反映全域道路的清扫成效；积尘负荷监测以事后人工采样分析为主，不仅耗时耗力，且无法与清扫作业形成实时联动，既不能及时验证清扫效果，也难以支撑作业流程的动态优化，导致部分区域出现 “清扫频次与污染程度不匹配” 的问题，过度清扫造成资源浪费，清扫缺位则引发扬尘超标。

与此同时，国家及地方对环卫作业标准化、规范化的要求不断提升，明确提出要建立量化的清扫保洁质量评价体系，依托科学监测数据推动作业模式从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型。

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