基于物联网的东阳市农村垃圾收运智能化系统研究

0 引言

随着乡村振兴战略的深人实施，农村人居环境治理已成为推进生态文明建设的重要抓手。农村生活垃圾分类与资源化利用是改善农村人居环境的关键举措，但目前农村垃圾治理仍面临诸多挑战。与城市相比，农村地区垃圾产生点分散、收运体系不完善、基础设施薄弱，同时，农村居民环保意识相对滞后、分类习惯尚未形成，这些因素制约着农村垃圾分类工作的深入开展。

当前，物联网、大数据、人工智能等新一代信息技术的迅速发展为解决农村垃圾分类管理难题提供了新思路。智能化收运系统可以实现垃圾分类投放的精准监管、收运过程的高效调度及资源化处理的科学决策。农村地区在网络基础设施、居民认知水平、地理环境等方面具有特殊性，需要结合实际情况设计适应性的智能化解决方案。

研究立足于东阳市农村垃圾分类收运管理实践，探索构建基于物联网的智能化系统，旨在通过技术创新破解农村垃圾分类治理难题。研究通过物联网感知技术实现垃圾分类投放的实时监测，利用边缘计算提升数据处理效率，基于机器学习算法优化收运决策，并创新性地引入行为经济学理论设计激励机制，形成了一套完整的智能化管理方案。这不仅有助于提升农村垃圾分类收运效率，也为推进农村生态文明建设提供了科技支撑，对构建农村人居环境治理的长效机制具有重要的理论价值和实践意义。

1基于物联网的东阳市农村垃圾分类收运系统设计

1.1 系统设计逻辑

1.1.1 总体架构

在东阳市农村垃圾分类收运系统的设计过程中，通过调研发现，东阳市农村生活垃圾处理面临的核心问题主要包括垃圾分类执行效率低、收运管理不规范、监管手段落后及居民参与度不高等[1]。因此，系统需要实现实时监测垃圾分类情况、优化收运路线、提供数据分析支持及建立居民激励机制等核心功能。

基于物联网技术构建的东阳市农村垃圾分类收运系统采用分层架构设计，从底层到顶层依次为网络层、感知层、平台层和应用层，如图1所示。通过这种分层架构设计，实现了从数据采集、传输、处理到应用的全流程智能化管理，为提升农村垃圾分类收运效率提供了技术支撑[2]。

网络层主要负责数据传输，采用5G、NB-IoT和LoRa等多种通信技术，确保数据传输的稳定性和可靠性。

感知层通过布置智能垃圾桶、视频监控设备、RFID读写器、GPS定位模块和环境传感器等物联网终端，实现对垃圾分类投放、收运车辆位置和环境参数的实时监测。

平台层是系统的核心，包含数据处理平台、分析决策平台和智能调度平台。数据处理平台负责对采集的数据进行清洗、存储和初步处理；分析决策平台运用大数据分析技术，对垃圾分类效果、收运效率等关键指标进行分析评估；智能调度平台则基于分析结果，实现收运路线优化和人员调度。统一数据中心为各个平台提供数据支撑，确保数据的统一管理和共享。

应用层面向不同用户群体提供垃圾分类管理、收运调度管理和数据可视化等功能[3]。垃圾分类管理模块实现对分类投放的监督和指导；收运调度管理模块支持对收运人员和车辆的智能调度；数据可视化模块则通过直观的界面展示系统运行状况和各类统计数据。

1.1.2 运行流程

东阳市农村垃圾分类收运系统的运行流程始于居民垃圾分类投放环节。居民通过RFID身份识别卡进行身份验证后，将分类垃圾投放至智能垃圾桶4。智能垃圾桶装载的重量传感器、红外传感器和图像识别模块实时采集垃圾投放数据，包括垃圾类别、重量和投放时间等信息。这些数据通过NB-IoT或LoRa网络实时传输至数据处理平台。

数据处理平台对采集的原始数据进行预处理，包括数据清洗、标准化和结构化存储。经过处理的数据被输入分析决策平台，该平台运用机器学习算法对垃圾分类准确率、垃圾产生量和填充率等指标进行分析[5]。基于分析结果，智能调度平台通过启发式算法生成最优收运路线，并结合车辆GPS定位信息和道路实时状况，动态调整收运计划。

在收运执行环节，系统通过移动终端向收运人员推送任务信息和最优路线导航。收运车辆配备的RFID读写器在收运作业时自动记录作业时间和处理量，环境传感器实时监测车厢内部温度、湿度等参数。这些作业数据通过5G网络回传至平台，用于作业监管和效率评估。

此外，系统还建立了闭环的数据反馈机制。通过对收运数据的累积分析，系统持续优化垃圾分类投放点布局和收运路线规划。同时，基于居民的分类投放记录，系统自动计算积分奖励，通过行为激励模块推送至居民端应用，形成正向的行为引导机制（图2）。

1.2 系统功能模块

1.2.1 数据采集模块

数据采集模块采用分布式多源传感网络架构（DistributedMulti-sourceSensorNetwork，DMSN），如图3所示。在感知层，系统部署了基于STM32F4系列微控制器的智能垃圾桶终端，集成高精度称重传感器阵列和边缘计算单元，实现数据的实时采集和预处理[7]。垃圾填充率的计算采用改进的体积估算算法，其数学模型见式（1）。

式中： F（t） 为 t 时刻的填充率， 为第 i 个分区的实测体积， 为权重系数（考虑垃圾压缩率）， 为容器总体积。系统通过超声波传感器阵列获取多点距离数据，结合卡尔曼滤波算法消除测量噪声，实现 ±2cm 的测量精度。

边缘处理层采用基于FPGA的可重构计算架构，实现数据的实时处理和特征提取。关键的数据预处理算法包括信息降噪处理和数据融合算法[8]。信号降噪处理采用小波变换结合自适应阈值法进行信号降噪，其中，小波系数的阈值计算公式见式（2）。

式中： σ 为噪声标准差， N 为采样点数。

数据融合算法采用改进的D-S证据理论进行多源数据融合，融合准确度达到 97.8% 。系统将不同传感器数据通过时间戳对齐后，采用分层融合策略，实现数据的一致性处理。

传输层基于优先级的自适应传输策略，实时计算数据的时效性指数 ，见式（3）。

式中： T d 为数据时延， P r 为剩余电量， P m 为最大电量， α 和 β 为权重系数。系统根据 值动态选择传输策略，当 时，启动高优先级传输模式。

1.2.2 数据分析模块

数据分析模块采用多层级机器学习分析框架，结合时序预测和空间聚类算法，实现对垃圾分类、收运效率和居民行为的深度分析。核心算法包括基于LSTM的时序预测模型、改进的K-means空间聚类算法和基于XGBoost的分类评估模型。

在垃圾产量预测方面，系统采用改进的LSTM神经网络模型，其核心计算过程见式（4）。

式中： 为遗忘门向量， 为输入门向量， 为单元状态向量， 为上一时刻隐状态， 为当前输入，

W 和 分别为权重矩阵和偏置向量。

为优化垃圾收运路径，系统引入改进的空间聚类算法[9]。首先通过密度聚类确定垃圾投放热点区域，聚类评估指标采用改进的轮廓系数计算，见式（5）。

式中： a（i） 为样本 i 到同簇其他样本的平均距离， b（i） 为样本 i 到最近其他簇的平均距离。基于聚类结果，系统使用改进的蚁群算法优化收运路径，其核心启发式函数见式（6）。

式中： 为路径负载系数， 为节点间距离， 为信息素浓度 为路径负载系数， 为权重系数。