客户为澳大利亚地区领先的城市环境服务运营方之一，长期为城市居民区及商业区域提供垃圾收运服务。随着当地环保监管趋严以及公众对服务质量要求不断提升，客户正持续推进车队数字化与智能化升级，以提升运营效率、安全管理水平及服务透明度。

在本项目中，客户引入了近2000套基于RFID识别、AI安全预警与车联网平台的智能垃圾车监控管理系统，实现清运过程可追溯、作业过程可视化及车队运营精细化管理。

客户主要痛点

● 清运路线依赖经验，效率提升空间有限：垃圾收运路径通常采用固定或人工调整方式，容易出现重复作业、绕行等情况，增加燃油成本及人工负担。

● 城区作业环境复杂，安全风险较高：垃圾车频繁在居民区、街道等场景作业，行人、自行车及周边车辆较多，以及垃圾车车身结构导的盲区风险高，对驾驶安全提出更高要求。

● 驾驶员长时间作业，疲劳风险突出：清运任务周期性强、作业时间常在夜间或凌晨，驾驶员易出现疲劳驾驶或注意力下降问题，存在潜在安全隐患。

● 清运过程缺乏有效追溯手段：在传统作业模式下，异常事故发生时缺乏证据支持，一旦发生漏收或投诉，难以快速核查与举证，影响服务质量与客户满意度。

● 车队管理缺乏实时可视化能力：管理人员难以及时掌握车辆运行状态、作业进度及异常事件，影响调度效率与整体运营管理水平。

解决方案

为满足客户对效率、安全与管理的综合需求，项目部署了“RFID智能识别 + AI安全预警 + 车联网平台管理”的一体化解决方案，实现从前端采集到后台管理的全流程闭环。

RFID智能识别

● 自动识别垃圾桶ID，无需人工记录

● 绑定GPS位置信息，记录清运点位

● 同步采集现场图片与视频

● 数据实时上传至云端平台

AI 4G防水车载硬盘录像机

集成AI算法处理、视频录像与4G传输功能于一体，实现车载安全监测与行驶数据的平台化管理。

● AI行人及车辆检测：基于AI深度学习算法，实时识别车辆周边行人及动态目标并进行预警提示，辅助驾驶员应对复杂作业环境。

● 驾驶员疲劳监测：通过对驾驶员状态进行智能分析，识别疲劳与分心行为并实时报警，提升行车安全性。

● 前车碰撞预警：实时监测前方车辆距离变化，提前预警潜在碰撞风险。

● 报警联动录像：在触发安全事件时自动记录并上传视频，为事故复盘与责任界定提供依据。

4G车辆管理平台

实现车队运营从“经验驱动”向“数据驱动”转变。

● 实时车辆定位与运行状态监控

● 垃圾桶清运状态可视化（已清/未清）

● 行驶轨迹回放与数据分析

● 支持调度优化与车辆远程监控

项目效果

● 作业路径优化，运营效率提升：基于平台数据分析，清运路线不断优化，减少重复行驶与无效作业，提升整体运营效率。

● 作业安全性显著增强：AI行人车辆检测有效辅助驾驶员识别风险，驾驶员疲劳监测系统帮助规范驾驶行为，降低事故发生概率。

● 清运过程实现可视化与可追溯管理：通过RFID识别及视频影像数据，有效减少漏收情况；视频监控取证与异常事件上报为事故责任判定提供证据，提升服务透明度与用户信任度。

● 实现车队数字化与精细化管理：平台化管理使车辆状态、作业进度及异常事件一目了然，显著提升调度效率与管理水平。

客户评价

“我们与STONKAM的合作体验非常棒。他们响应迅速，乐于接受反馈，而且合作起来非常愉快。这套系统在我们日常运营中运行良好，确实帮助我们提高了效率和整体安全性。”