城市公共街道、小区园区、公园广场、环卫责任片区、垃圾桶周边等公共区域是市容环境治理与文明城市建设的核心场景。日常公共环境管理中市民随手乱扔纸屑、果皮、包装袋、废弃杂物垃圾桶旁乱堆乱放垃圾等不文明行为屡禁不止不仅破坏区域环境卫生、影响城市整体市容面貌还容易滋生蚊虫细菌、堆积异味加重环卫保洁人员的清扫负担。传统环卫秩序管控主要依靠保洁人员巡回巡查、管理人员定点劝导的模式人工巡查覆盖范围有限、存在夜间及轮岗空档无法实现全天候值守零星、瞬时的乱扔垃圾行为很难被及时发现与制止违规行为反复发生难以形成长效化管控效果是城市精细化环卫治理的重点难点问题。乱抛垃圾行为识别监测系统依托前沿深度学习视觉技术打造自动化、实时化、可预警的智能环卫监管体系助力公共环境卫生常态化、规范化治理。乱抛垃圾行为识别监测系统依托公共区域、垃圾桶周边已部署的高清监控摄像头完成全域场景视频画面采集无需大规模硬件改造部署便捷、适配各类城市公共场景。系统核心搭载YOLOXRNN 组合深度学习算法区别于传统单一帧图像识别技术融合双算法技术优势实现高精度行为识别。其中 YOLOX 无锚框检测架构负责快速精准提取画面中的人物、各类生活垃圾、废弃杂物等目标特征具备检测速度快、泛化能力强、抗干扰性优的特点搭配 RNN 循环神经网络时序分析能力持续捕捉人物抬手、抛掷、丢弃等连续动作轨迹精准区分正常行走、物品手持与刻意乱抛垃圾行为有效规避光影变化、行人走动、风吹杂物移动等环境干扰大幅降低误判、漏判概率。系统经过海量城市公共实景场景样本专项训练适配昼夜光线切换、阴雨雾霾天气、人群密集通行、杂物混杂摆放等复杂工况可精准识别各类常见违规场景包括随手抛掷生活垃圾、垃圾桶旁丢弃杂物、公共区域随意堆放废弃物等不文明行为全方位覆盖城市环卫日常监管需求。相较于人工巡查只能事后清扫整改的被动模式该系统可实现事前监测、事中识别、即时预警的主动防控模式真正填补传统环卫监管的技术短板。在智能预警与闭环处置层面系统搭建了智能识别、自动告警、留痕溯源、远程联动的完整管控机制。7×24 小时不间断无人值守监测过程中一旦算法精准判定人员乱抛垃圾的违规行为会立即触发智能告警机制同步抓拍违规全过程画面、留存视频影像精准记录违规时间、地点与行为细节形成完整可溯源的监管台账。同时及时推送告警信息至环卫保洁人员、城市市容管理人员终端让工作人员精准定位违规点位快速赶赴现场开展清扫整改与文明劝导及时制止不文明行为。整套系统的落地应用彻底改变了传统环卫管理依赖人海战术、被动清扫的粗放模式以智能化监测替代重复性人工巡查有效减少人力投入提升公共环境监管效率与治理精度。通过全天候常态化智能监测与即时警示干预持续约束市民不文明环卫行为从源头遏制乱抛垃圾乱象规范公共区域环境卫生秩序长效维护城市市容整洁。在智慧环卫、城市精细化治理持续推进的背景下乱抛垃圾行为识别监测系统依托先进的 AI 时序视觉识别技术补齐传统人工监管的时空短板构建全覆盖、常态化、高效率的智能环卫监管体系助力城市环境卫生治理提质增效推动市容环境管理向智能化、标准化、长效化转型升级。