通常,室外的空气质量评估系统主要位于城市地面的环境监测站,然而由于监测站点数量较少,且高端的评估系统造价较高,难以满足众多局部区域的空气质量的测定,因而通过使用便携而且廉价设备来评估空气质量,是一个从经济上和效用上都可靠的方法。如今,随着计算机视觉,图像处理技术和嵌入式技术的不断走向成熟,以及微型芯片运算速度的提高,各类传感器的推陈出新,利用这些技术和硬件设备开展空气质量评估将会成为新颖且有效的手段之一。本文通过归纳总结用于评估PM 2.5浓度和其他大气污染物浓度的技术,以及计算机视觉理论、图像去雾技术和传感器控制技术。将双摄像头和两类环境传感器作为空气质量评估的信号采集设备,综合各项技术的研究进展,研究并且初步实践了一种新型的基于双摄像头和环境传感器的室外空气质量评估系统,并证明该系统在空气质量评估方面具有一定的可行性和适用性。该系统主要包括三个方面的研究:(1)将暗通道优先的图像去雾算法加以逆用,提取大气光强和大气透射率数据,结合图像的深度图,提出了PM2.5浓度的估计算法。(2)利用计算机视觉中的双目测距技术,以Raspberry Pi作为控制板,操作双摄像头实现了对图像中目标物体距离的测定,为PM2.5浓度估计提供了有效的数据。(3)整合环境传感器与空气污染传感器,通过控制Adafruit Feather M0 Bluefruit LE开发板,完成了对空气中的有害气体,温度、湿度和大气压的数据采集和传输。