近年来，我国经济呈现出快速稳定的发展趋势，但由此产生的环境问题也成为了人们关注的焦点。其中室内环境问题最为突出，室内环境品质的好坏将直接影人们的身体健康和工作效率。因此，设计一款可以实时监控室内环境品质状况的设备便显得十分重要。本课题是以西安建筑科技大学智能建筑与楼宇自动化实验室中的全热交换通风机作为实验平台，在此基础上设计了一套基于ARM的室内环境品质监控系统。此系统可以实时监测室内各环境因素，并可综合评价其空气品质等级。当室内空气品质为“差”时，可以及时提醒人们做好防护措施，并自动开启全热交换通风机进行室内环境品质的改善。本文首先介绍了影响室内环境品质的几个重要因素，并对所用到的相关技术及国内外研究现状做了简要介绍；其次，结合智能控制理论，提出了基于遗传神经网络的室内空气品质评价算法；再次，结合实际案例将遗传神经网络模型应用于室内空气品质评价中，并进行Matlab仿真，结果显示此算法不但可以很好的判断室内空气品质等级，而且还可以对不同房间的空气品质等级进行排序，为下一章节的智能控制提供了可靠的依据；之后，对系统的总体设计方案、各传感器模块、ARM嵌入式系统，及全热交换通风机的硬件接口设计做了详细的介绍；最后本文采用ADS1.2嵌入式集成开发环境对软件进行编写，并对整个设备进行测试，测试结果表明此监控系统具有很强的可用性。