【摘 要】
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PM2.5是一种能长时间散布在空气中的直径非常小的颗粒物,其易于被人体吸收,从而导致心脏、肺部和其他疾病。为了防止PM2.5浓度过高带来的危害,人们使用各种手段在生活中检测PM2.5浓度,比如官方在各个城市中分散建立的检测站点,会每小时公布检测站点周围PM2.5浓度,但这些检测站点相比人们日常生活活动范围过于稀疏,在其覆盖不到的区域就难有作为,很难建立起微观精细的监测。随着人工智能技术的兴起,机器
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PM2.5是一种能长时间散布在空气中的直径非常小的颗粒物,其易于被人体吸收,从而导致心脏、肺部和其他疾病。为了防止PM2.5浓度过高带来的危害,人们使用各种手段在生活中检测PM2.5浓度,比如官方在各个城市中分散建立的检测站点,会每小时公布检测站点周围PM2.5浓度,但这些检测站点相比人们日常生活活动范围过于稀疏,在其覆盖不到的区域就难有作为,很难建立起微观精细的监测。随着人工智能技术的兴起,机器学习技术应用逐渐广泛,根据现实世界的PM2.5历史数据挖掘有效信息,设计人工智能算法对PM2.5浓度做出监测成为可能。本论文工作基于课题组设计的环境感知平台,根据平台从不同场景采集图像数椐和图像的相机姿态、位置、时间、深度等信息,挖掘出与PM2.5浓度具有较强相关性的图像特征,并以挖掘出的图像特征和深度信息展开PM2.5浓度估算算法研究与设计。本论文提出了一种PM2.5浓度估算的迁移学习解决方案,建立了基于图像深度信息的图像特征知识库,并设计了使用知识库估算场景PM2.5浓度方法,使得任意场景图像均可使用知识库进行PM2.5浓度估算。本文作者同时采用模型-视图-控制器(Model View Controller,MVC)开发模式将算法流程整合至感知平台,并设计与实现了相关的平台内数据管理功能,为平台用户提供对周围环境方便、快捷的PM2.5浓度监测服务。本论文首先介绍了课题研究的意义背景和相关技术。其次设计了基于图像特征迁移学习的PM2.5浓度估算算法。详细阐述了图像数据的预处理、特征提取、深度估计、知识库模型更新训练、使用知识库模型进行PM2.5浓度估算等过程,根据对算法的测试比较,证明了算法的准确性。然后对系统进行需求分析,在其基础上结合MVC开发模式特点对相关功能进行设计并实现,最后对系统验证测试和总结展望。
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