城市里总有一些“视线够不到、脚步不常去”的角落:高架桥下、城中村边缘、废弃空地、围挡背后、施工项目交界处。它们不是城市的中心,却常常成为建筑垃圾、砂石料、旧家具杂物、废弃木料等的临时堆放点。时间一长,就会叠加出两类问题:一类是安全隐患,比如堆料滑落、易燃物堆积、临时棚架坍塌;另一类是环保与市容隐患,比如扬尘、渗漏污染、蚊蝇滋生、随意倾倒蔓延。更麻烦的是,这类点位往往“反复出现”:今天清了,过段时间又堆回来,治理容易陷入疲劳。
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芯璟低空在这个场景里,依托四大调度体系中的巡域调度系统(面向城市治理的巡检体系),把“违规堆物堆料”纳入常态化巡检:不是等到群众投诉或媒体曝光才去处置,而是用无人机把这些角落纳入固定频次的巡查范围,让隐患从“看不见”变成“持续可见”。
1)难点不在于“知道有问题”,而在于“覆盖不到、更新不及时”
违规堆物堆料的典型特征是:分布零散、变化快、隐蔽性强。地面巡查要么覆盖不了那么广,要么容易错过“刚开始堆”的早期阶段;等到堆成规模,清理成本更高,周边居民也更容易产生矛盾。更现实的是,很多堆放点卡在“三不管”地带:地块归属不清、边界模糊、责任主体难追溯,导致治理效率低。
2)怎么巡:无人机“扫频式巡查”,把盲区变成常规治理区
巡域调度系统会对高风险区域进行定期“扫频式巡查”,重点覆盖高架桥下、废弃场地、城郊结合部等易反弹点位。
扫频式巡查的价值在于两点:
•速度快、覆盖大:一次飞行能把人工难以高频覆盖的区域快速扫一遍;
• 标准化可重复:按固定航线和频次巡检,便于对比“有没有新增、有没有扩大、有没有反弹”。
这让治理从“被动接招”变成“主动发现”。
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3)AI识别:把堆物堆料从“看着像”变成“可量化清单”
巡检影像回传后,AI模型会识别大宗堆物、散落建材、临时简易棚等,并对疑似长期堆放区域进行边界提取与面积测算。
这一步非常关键,因为它把管理对象从“照片素材”升级为“可处理的数据”:
•哪一处堆物规模最大;
•具体边界在哪里;
•面积大概多少;
•是否出现临时棚架(往往意味着长期化、经营化倾向)。
当这些都能被结构化输出,后续清理就能更精准地安排车辆、人力与处置方式,而不是到现场才临时判断。
4)叠加规划信息:判定“是否违规占地”,把执法口径说清楚
仅发现堆物还不够,治理更需要“定性”:这是不是违规占地?是不是在规划红线内?是不是基本农田或生态红线周边?材料中提到,系统可结合土地规划信息,辅助判定是否属于违规占地与堆物。
这能有效减少扯皮:当边界、位置与面积清楚,执法与整改就更容易进入流程,责任主体也更容易被锁定与追溯。
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5)联合处置 + 持续复查:把“清理一次”变成“防反弹机制”
违规堆物往往涉及多部门协同:城管负责市容与清理整治,自然资源关注土地占用与用地性质,生态环境关注扬尘与污染风险。巡域调度系统的数据回传后,可支持多部门联合行动,并通过持续飞行复查“是否反弹”。
这一步决定了治理能不能长效:
•清理只是第一步;
•复查与追踪才是防反弹的关键。
当反弹被快速发现,处置就能更早、更轻,违规者也更难“钻空子”。
违规堆物堆料治理,最怕的是“角落看不见、问题拖成大”。芯璟低空用巡域调度系统做的,就是把这些城郊角落纳入常规治理范围:无人机定期扫、AI自动识别量化、叠加规划信息辅助定性、数据回传推动联合整治、持续飞行监控防反弹。
当这套机制跑顺,城市的安全与环保隐患就能被真正前置,而不是等到变成事故或舆情再去补救。
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