CN104237457A - 空气质量监测方法与*** - Google Patents

空气质量监测方法与*** Download PDF

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Abstract

本发明涉及环保领域，尤其涉及一种空气质量监测方法与***。所述方法包括空气质量信息的采集与上传、所述信息的校准以及将所述校准信息进行可视化展示。所述***包括数据采集模块、云端计算模块、应用模块。本发明通过将云端大数据处理与机器技术相结合，校正前端不太准确的传感器设备，并提供后续数据分析服务及提供数据接口的方法和***，通过对不同时间空间的PM2.5数据进行分析，可以得出诸如污染物传播、扩散及量化等结果。同时本发明提供的方法和***使用的数据按照标准的格式存储，并对其进行校准，进而方便后续的数据分析处理。

Description

空气质量监测方法与***
技术领域
本发明涉及环保领域，尤其涉及一种空气质量监测方法与***。
背景技术
目前的PM2.5监测设备主要分为两大类，一类非常准确的，但是价格及维护费用那个极其昂贵，如国控站使用的天平测量法，或者更加便携的Thermo设备，这类设备部署维护均非常复杂，需要的人力物力成本都极高，不利于大范围的细粒度部署；另一类为市场上常见的个人用设备，其中有准确度较高的Dylos，成本3000元左右，更多的是千元级别的设备 ，这类设备的问题在于虽然成本较低，但是准确度均较差，设备之间的一致性也存在很大的问题。
其次，目前PM2.5监测室设备之中，除了国控站的设备会定期的上传至网络进行分享，其他的广泛存在的设备均没有一个公共的，并被广泛使用的，可以存储使用的数据中心。
发明内容
针对背景技术中出现的问题，本发明提供了一种空气质量监测方法，用于完成空气质量采集与监测，所述方法包括以下步骤：
借助于数据采集模块进行空气质量信息的采集与上传；
借助于云端计算模块将所述采集与上传的信息进行校准；
借助于应用模块，将所述校准后的空气质量信息进行可视化展示。
优选的是，根据权利要求1所述的空气质量监测方法，其特征在于，所述数据采集模块包括公共数据源信息模块、数据采集设备及网络模块。
在上述任一方案中优选的是，所述公共数据源信息模块包括气象数据、公共PM2.5数据、公共监测基站数据信息中至少一种。
在上述任一方案中优选的是，所述数据采集设备包括基站式空气质量监测设备、便携式空气质量监测设备、监测基站设备、智能手机设备中至少一种。
在上述任一方案中优选的是，所述网络模块用于传输所述公共数据源信息和所述数据采集设备获得的数据至所述云端计算模块。
在上述任一方案中优选的是，所述网络模块使用的网络包括：GPRS、3G、wifi、Ethenet、BLE4.0中至少一种。
在上述任一方案中优选的是，所述云端模块包括校准算法模块和上层接口模块。
在上述任一方案中优选的是，所述校准算法模块使用的方法包括以下步骤：
对原始空气质量采集信息进行信号重构，完成初步的信息处理；
对所述初步处理过的信息进行特征提取；
通过ANN神经网络算法和/或高斯推理算法对所述特征进行校准和/或推理，得到精确信息结果。
在上述任一方案中优选的是，所述上层接口模块包括：时间数据序列接口、GPS空气质量接口、设备校准接口。
在上述任一方案中优选的是，所述接口模块采用统一的JSON格式进行数据存储。
在上述任一方案中优选的是，所述可使化展示包括：数据在线可视化、旅行助手、热成像可视化、手机应用中至少一种。
在上述任一方案中优选的是，所述数据包括:PM2.5值、温度、湿度、历史空气质量信息数据中至少一种。
在上述任一方案中优选的是，所述旅行助手根据空气质量信息给出合理出行路线，减少空气污染对身体造成的伤害。
在上述任一方案中优选的是，所述热成像可视化可在地图上展示热成像图。
在上述任一方案中优选的是，所述手机应用通过用户输入的信息进行实时空气质量反馈。
本发明还提供了一种空气质量监测***，用于完成空气质量采集与监测，所述***包括以下模块：
数据采集模块，用于空气质量信息采集与上传；
云端计算模块，用于对所述采集与上传的信息进行校准；
应用模块，用于对所述校准后的空气质量信息进行可视化展示。
优选的是，所述数据采集模块包括公共数据源信息模块、数据采集设备及网络模块。
在上述任一方案中优选的是，所述公共数据源信息模块包括气象数据、公共PM2.5数据、公共监测基站数据信息中至少一种。
在上述任一方案中优选的是，所述数据采集设备包括基站式空气质量监测设备、便携式空气质量监测设备、监测基站设备、智能手机设备中至少一种。
在上述任一方案中优选的是，所述网络模块用于传输所述公共数据源信息和所述数据采集设备获得的数据至所述云端计算模块。
在上述任一方案中优选的是，所述网络模块使用的网络包括：GPRS、3G、wifi、Ethenet、BLE4.0中至少一种。
在上述任一方案中优选的是，所述云端模块包括校准算法模块和上层接口模块。
在上述任一方案中优选的是，所述校准算法模块使用的方法包括：信号重构、ANN神经网络、高斯过程推理中至少一种。
在上述任一方案中优选的是，所述上层接口模块包括：时间数据序列接口、GPS空气质量接口、设备校准接口。
在上述任一方案中优选的是，所述接口模块采用统一的JSON格式进行数据存储。
在上述任一方案中优选的是，所述可使化展示包括：数据在线可视化、旅行助手、热成像可视化、手机应用中至少一种。
在上述任一方案中优选的是，所述数据包括:PM2.5值、温度、湿度、历史空气质量信息数据中至少一种。
在上述任一方案中优选的是，所述旅行助手根据空气质量信息给出合理出行路线，减少空气污染对身体造成的伤害。
在上述任一方案中优选的是，所述热成像可视化可在地图上展示热成像图。
在上述任一方案中优选的是，所述手机应用通过用户输入的信息进行实时空气质量反馈。
本发明提供的空气质量监测方法和***，通过将云端大数据处理与机器技术相结合，校正前端不太准确的传感器设备，并提供后续数据分析服务及提供数据接口的方法和***，通过对不同时间空间的PM2.5数据进行分析，可以得出诸如污染物传播、扩散及量化等结果。同时本发明提供的方法和***使用的数据按照标准的格式存储，并对其进行校准，进而方便后续的数据分析处理。
附图说明
图1是本发明一示例性实施例示出的空气质量监测***框架图。
图2是根据图1示出的云端算法校准框架图。
图3是根据图1示出的数据交互的流程示意图。
图4是根据图1示出的***硬件提交数据的格式示意图。
图5是根据图1示出的可视化界面图。
图6是根据图1示出的出行路线推荐图。
图7是根据图1示出的***界面效果图。
图8是根据图1示出的得到空气质量监测手机应用的方法流程图。
具体实施方式
如图1所示，为本发明一示例性实施例示出的空气质量监测***框架图，其中数据源对空气质量信息进行收集并通过网络发送至云端分析引擎，所述数据源包括天气数据、PM2.5数据、POIs数据以及便携式空气质量监测终端、基站式空气质量监测终端和网路连接的网络基站，所述信息数据和信息采集设备通过GPRS、3G、wifi、Ethenet、BLE4.0等方式将空气质量信息传送到云端分析引擎，此时的信息仅为初步的原始数据，作为前端不太精确的空气质量信息。云端分析引擎分别通过数据处理模型对前端不太准确的空气质量信息进行数据处理、ANN校准模型进行反向传播算法、高斯推理模型进行贝叶斯高斯分析，并将数据进行归档得到基于静态JSON格式的数据接口，所述接口供应用模块使用。所述应用模块包括旅行助手：根据空气质量信息给出合理出行路线，减少空气污染对身体造成的伤害；热成像：可在地图上展示热成像图；手机应用通过用户输入的信息进行实时空气质量反馈。
本实施例，通过将云端大数据处理与机器技术相结合，大数据处理分析了广泛的数据源信息，全面接受空气质量信息，运用神经网络、高斯推理等算法校正前端不太准确的空气质量信息，并提供后续数据分析服务及提供数据接口，应用端通过云端提供的接口完成各种可视化应用，为用户提供服务。
如图2所示，是根据图1示出的云端算法校准框架图，主要包括离线训练和在线校准推理两个部分，其中，离线训练模块产生的数据流为学习数据流，在线校准推理部分产生的数据流为推理数据流。如图所示，数据源为气象数据、公共PM2.5数据、POIs数据以及个人传感数据，所述数据均属于前端不太准确的空气质量信息，这些数据经过特征提取后通过神经网络（ANN）校准模块和高斯推理（GP）模块完成校准，得到了统一的基于静态JOSN格式的应用数据接口。
本算法校准框图示处理通过云端大数据处理方式，对数据进行算法处理，用不太准确的前端信息得到精确的空气质量数据，同时得到统一接口格式数据JSON格式数据，为后续数据分析服务及提供数据接口，应用端通过云端提供的接口完成各种可视化应用，为用户提供服务。
如图3所示，是根据图1示出的数据交互的流程示意图，本图给出了数据源到云引擎再到应用的过程中数据信息的交互方式，图中数据源信息主要包含：天气数据，用于提供当天的天气情况信息；公共PM2.5数据，用于提供和人们健康息息相关的PM2.5数据信息；POIs为公共监测基站数据信息，该基站为连接网络的设备，实时上传监测到的空气质量信息；AQM(监测终端)/miniAQM(便携式监测终端)：提供节点终端数据实时的空气质量信息；其它监测基站：提供其它监测数据信息。此时，得到的数据为原始数据，数据流通过云引擎的算法模块即：数据处理、推理模块、校准模块，将数据处理并归档得到统一接口。所述接口包括时间数据接口：对不同时间空间的PM2.5数据进行分析，可以得出诸如污染物传播、扩散及量化等结果；GPS空气质量接口：得到基于个人的实时健康记录。通过所述接口，进一步可以得到热成像应用、旅行助手应用。
本实施例中，由最初的原始数据得到了丰富众多的精确应用，帮助人们更加合理的工作、生活。
如图4所示，是根据图1示出的***硬件提交数据的格式示意图，本实施例中在元数据部分包括：设备ID为A1FC405103E80118，读取内容为pm2.5数据，读取结果颗粒物浓度为2.5微克，数据来源名称为空气质量监测设备，设备为基站式终端，所处位置为北京市，海淀区，维度39.8经度111.9。参数部分：时区中国北京，计量单位为微克每立方米，读取类型为双精度。数据部分包括：用户ID为531009f0-143b-11e3-8bdb-fc4dd43c0901，读数值为1351043674000和120。
本实施例中，数据格式为统一的JSON格式，JSON格式为目前网络通讯领域常用的数据格式，这种格式易于阅读，易于扩展，同时包含不同种类的信息：地理位置信息、设备编号信息、具体的设备读数信息。
如图5所示，是根据图1示出的可视化界面图，PM2.5颗粒物浓度实时显示为22微克每立方米，温度33.99摄氏度，湿度12.6。应用中给出了PM2.5颗粒物浓度在不同时间段的值，如图所示，横坐标为时间信息，起始时间为13:30，结束时间为15:00，纵坐标为颗粒物浓度值，从0至40。所述应用还提供了空气质量监测信息的历史数据，其中时间段精度可以选择为1h（1小时）、1d（1天）、1m（1个月）、1y（1年）、All（所有统计数据），本实施例中选择了1天的实时监测数据，从图中明显可以看出在18:00时值最高，用户可以根据分析图结合自身实际情况合理安排出行。
如图6所示，是根据图1示出的旅行助手出行路线推荐图，本实施例中起始地点选择中关村地铁站，结束地点选择知春路地铁站，点击生成（Generate）按钮，***将自动计算出出行的最佳路径，并显示相应空气质量信息为0.08000克。
本发明提供的空气质量监测***，能够实时的计算出用户选择出行的合理路径，对用户的健康起到积极作用。
如图7所示，是根据图1示出的***界面效果图，在界面A中显示：用户可发送当前实时位置信息至服务器，将得到用户所处位置的空气质量信息，如果发送城市名称信息，则会返回该城市的全天平均空气质量信息，如果输入信息为城市名称+最佳地点，则***会返回全是空气质量最佳的地区给用户。在图B中显示，***更新时间为2014-03-28 20:00，用户输入信息为中国北京市海淀区中关村海淀大街2号邮政编码100086，***返回的信息为：您当前地点为“中国北京市海淀区中关村海淀大街2号邮政编码100086”，空气质量实时指数为“150”，更新日期2014-03-28 20:00，平均空气质量指数为“160”，城市“北京”。图C中显示，用户输入信息为beijing，***返回信息为您所在城市为北京，空气质量指数为160，更新日期2014-03-28 20:00，用户输入信息beijingbest，此时***返回信息为当前城市最佳空气质量地点为延庆县，空气质量指数为130，更新时间2014-03-28 20:00。通过良好的界面以及人机交互，用户能够得到自己当前地点以及所处城市空气质量最优地点的信息。
如图8所示，是根据图1示出的得到空气质量监测手机应用的方法流程图，步骤801为数据采集设备对空气质量信息进行采集，所述采集设备包括基站式空气质量监测设备、便携式空气质量监测设备、监测基站设备、智能手机设备中至少一种，所述信息为初步的不太准确的前端信息，在步骤802中，网络模块将所述前端初始的不太准确的信息发送至云端进行处理，步骤803为初步数据处理步骤，所述数据再分别经过步骤804神经网络校准和步骤805高斯推理校准，步骤806为生成基于静态接口的JSON格式的数据，所述JSON格式的数据为统一格式数据，便于接口的扩展，步骤807为开发人员根据所述JSON格式的接口完成手机应用的开发，提供用户使用。
本发明提供的空气质量监测方法和***，通过将云端大数据处理与机器技术相结合，校正前端不太准确的传感器设备，并提供后续数据分析服务及提供数据接口的方法和***，通过对不同时间空间的PM2.5数据进行分析，可以得出诸如污染物传播、扩散及量化等结果。同时本发明提供的方法和***使用的数据按照标准的格式存储，并对其进行校准，进而方便后续的数据分析处理。

Claims (10)

1.空气质量监测方法，用于完成空气质量采集与监测，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
借助于数据采集模块进行空气质量信息的采集与上传；
借助于云端计算模块将所述采集与上传的信息进行校准；
借助于应用模块，将所述校准后的空气质量信息进行可视化展示。
2.根据权利要求1所述的空气质量监测方法，其特征在于，所述数据采集模块包括公共数据源信息模块、数据采集设备及网络模块。
3.根据权利要求2所述的空气质量监测方法，其特征在于，所述公共数据源信息模块包括气象数据、公共PM2.5数据、公共监测基站数据信息中至少一种。
4.根据权利要求2所述的空气质量监测方法，其特征在于，所述数据采集设备包括基站式空气质量监测设备、便携式空气质量监测设备、监测基站设备、智能手机设备中至少一种。
5.根据权利要求2所述的空气质量监测方法，其特征在于，所述网络模块用于传输所述公共数据源信息和所述数据采集设备获得的数据至所述云端计算模块。
6.根据权利要求5所述的空气质量监测方法，其特征在于，所述网络模块使用的网络包括：GPRS、3G、wifi、Ethenet、BLE4.0中至少一种。
7.根据权利要求1所述的空气质量监测方法，其特征在于，所述云端模块包括校准算法模块和上层接口模块。
8.根据权利要求7所述的空气质量监测方法，其特征在于，所述校准算法模块使用的方法包括以下步骤：
对原始空气质量采集信息进行信号重构，完成初步的信息处理；
对所述初步处理过的信息进行特征提取；
通过ANN神经网络算法和/或高斯推理算法对所述特征进行校准和/或推理，得到精确信息结果。
9.空气质量监测***，用于完成空气质量采集与监测，其特征在于，所述***包括以下模块：
数据采集模块，用于空气质量信息采集与上传；
云端计算模块，用于对所述采集与上传的信息进行校准；
应用模块，用于对所述校准后的空气质量信息进行可视化展示。
10.根据权利要求9所述的空气质量监测***，其特征在于，所述数据采集模块包括公共数据源信息模块、数据采集设备及网络模块。
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