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建筑废弃物运输车辆识别：从「肉眼盯屏」到「AI自动抓拍」——边缘AI在城管场景落地的实战经验
本文基于建筑废弃物运输车辆识别设备技术实现方案的产品经验，以及在自然资源管理和水利行业的项目实践，深度拆解"边缘AI+云端平台"架构在城市管理场景中的落地路径与实战效果。文章从传统监管的痛点出发，详细阐述了边缘AI技术的核心架构、分阶段实施策略和可量化的业务成效，并结合丰县土地储备中心和徐州淮海电子传感工程研究所有限公司的跨行业验证案例，为城管/住建信息化负责人提供了可操作的实践建议。
2026/05/31
Қарау 
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从「人工巡检」到「AI预判」：建筑废弃物运输车辆识别技术选型中容易被忽略的三个决策维度
本文基于建筑废弃物运输车辆识别设备技术实现方案与建筑垃圾智慧综合管理平台两大方案的系统设计逻辑，深入剖析了技术选型中除识别准确率外最关键的三个决策维度：系统架构弹性、边缘部署深度与数据融合广度。文章结合多个城市级项目的实践经验，为城管/住建部门信息化负责人及环保科技公司技术选型人员提供了一套超越「参数对比表」的综合评估框架，助力实现从「被动响应」到「主动预防」的管理范式迁移。
2026/05/30
Қарау