CN104237458A - 基站式空气质量监测方法与*** - Google Patents
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Abstract
本发明涉及环保领域，尤其涉及一种基站式空气质量监测方法和***。所述方法包括：空气质量信息的采集、分析处理、发送以及精确度校准；所述***包括:传感器采集模块、控制单元处理模块、网络模块及云端处理模块。本发明解决了传统空气质量监测终端部署节点少，每个节点采集空气质量信息所体现各区域的密度小，无法反映每一个小区域的空气情况，同时造价低廉，易于部署。
Description
技术领域
本发明涉及环保领域，尤其涉及一种基站式空气质量监测方法与***。
背景技术
随着空气的恶化，阴霾天气现象出现增多、 加重，环境空气质量逐渐成为人们生活的新话题。目前公众只能通过环保部门部署的监测站获得的数据来了解空气质量。但是目前这些检测站存在几个问题：造价高昂,目前政府及相关环保部门所搭建的空气质量采集站的成本在（十几万）美金。由于成本高昂，这些传感器不可能被广泛部署，往往在一个城市的数量非常有限;维护成本高,目前所搭建的空气质量采集站的功能丰富，但是体积庞大，施工安装不易，功耗大，维护成本对应升高;覆盖范围过大,由于部署节点太少，导致每个节点采集空气质量信息所体现各区域的密度太小，无法反映每一个小区域的空气情况。
在低成本和微型解决方案中，灰尘传感器是一种不精确的传感器，它主要使用在室内环境中，如在空气净化机中，或作为室内环境的浮尘监测。相比Dust-Track 或 Dylos 这样的专业产品，微型灰尘传感器在探测灵敏度、精度、一致性等方面有明显的劣势。
发明内容
针对背景技术中出现的问题，本发明提供了一种基站式空气质量监测方法，用于空气质量的监测，所述方法包括以下步骤：
借助于传感器采集模块对空气质量信息进行采集；
借助于控制单元处理模块，对所述采集的空气质量进行分析处理；
借助于网络模块，发送所述分析处理后的空气质量信息；
借助于云端处理模块，校准所述网络模块发送的空气质量信息。
优选的是，所述传感器采集模块、控制单元处理模块以及网络模块集成在基站式空气质量监测终端中。
在上述任一方案中优选的是，所述空气质量监测终端部署方式包括支架方式。
在上述任一方案中优选的是，所述终端采用特殊设计的空气流通结构，包括网格设置、气体向上流动设置以及减少空气流量的设置中至少一种。
在上述任一方案中优选的是，所述传感器采集模块使用的传感器包括灰尘传感器、温度传感器、气压传感器和湿度传感器中至少一种。
在上述任一方案中优选的是，所述空气质量信息包括：空气质量指数和/或PM2.5值。
在上述任一方案中优选的是，所述分析处理的数据包括所述空气质量监测终端所在位置的位置信息。
在上述任一方案中优选的是，所述位置信息包括是否靠近水源、路周围情况、当地环境中至少一种。
在上述任一方案中优选的是，借助于所述网络模块通过无线网络将所述分析处理后的信息数据发送至所述云端处理模块。
在上述任一方案中优选的是，借助于所述云端处理模块通过复杂算法进行校准得到精确的空气质量信息。
在上述任一方案中优选的是，所述复杂算法包括SVM算法、FNN算法、ANN算法、GP算法和HMM算法中至少一种。
在上述任一方案中优选的是，借助于所述云端处理模块通过所述网络模块发送所述精确的空气质量信息至所述基站式空气质量监测终端。
在上述任一方案中优选的是，所述校准的空气质量信息包括单一基站式空气质量监测终端上传的空气质量信息和/或附近相同环境所布置的基站式空气质量监测终端上传的空气质量信息
本发明还提供了一种基站式空气质量监测***，用于空气质量的监测，所述***包括：
传感器采集模块，用于空气质量信息的采集；
控制单元处理模块，用于对所述采集的空气质量进行分析处理；
网络模块，用于发送所述分析处理后的空气质量信息；
云端处理模块，用于校准所述网络模块发送的空气质量信息。
优选的是，所述传感器采集模块、控制单元处理模块以及网络模块集成在基站式空气质量监测终端中。
在上述任一方案中优选的是，所述空气质量监测终端部署方式包括支架方式。
在上述任一方案中优选的是，所述终端采用特殊设计的空气流通结构，包括网格设置、气体向上流动设置以及减少空气流量的设置中至少一种。
在上述任一方案中优选的是，所述传感器采集模块使用的传感器包括灰尘传感器、温度传感器、气压传感器和湿度传感器中至少一种。
在上述任一方案中优选的是，所述空气质量信息包括：空气质量指数和/或PM2.5值。
在上述任一方案中优选的是，所述分析处理的数据包括所述空气质量监测终端所在位置的位置信息。
在上述任一方案中优选的是，所述位置信息包括是否靠近水源、路周围情况、当地环境中至少一种。
在上述任一方案中优选的是，借助于所述网络模块通过无线网络将所述分析处理后的信息数据发送至所述云端处理模块。
在上述任一方案中优选的是，借助于所述云端处理模块通过复杂算法进行校准得到精确的空气质量信息。
根据上述任一方案中优选的是，所述复杂算法包括SVM算法、FNN算法、ANN算法、GP算法和HMM算法中至少一种。
在上述任一方案中优选的是，借助于所述云端处理模块通过所述网络模块发送所述精确的空气质量信息至所述基站式空气质量监测终端。
在上述任一方案中优选的是，所述校准的空气质量信息包括单一基站式空气质量监测终端上传的空气质量信息和/或附近相同环境所布置的基站式空气质量监测终端上传的空气质量信息。
本发明所提供的基站式空气质量监测方法及***，使用造价低廉的基站式终端设备，易于部署，通过云端后台校准算法能够获得精确的空气质量监测信息，很好的解决了当前现有技术中监测终端造价高昂，覆盖面积狭小以及便宜的灰尘传感器监测的空气质量信息不精确的缺点。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本发明。
附图说明
图1是本发明一示例性实施例示出的基站式空气质量监测终端完成信息监测的示意框图。
图2是根据图1示出的通过灰尘传感器与SVM算法完成空气质量信息采集、校准流程图。
图3是根据图1示出的通过温度传感器与FNN算法完成空气质量信息的采集、校准流程图。
图4是根据图1示出的通过湿度传感器与HMM算法完成空气质量信息的采集、校准流程图。
图5是根据图1示出的通过气压传感器与SVM算法、FNN算法及HMM算法相结合完成空气质量信息的采集、校准流程图。
图6是根据图1示出的地理信息的采集、上传、分析流程图。
图7是本发明一示例性实施例示出的通过灰尘传感器与ANN（神经网络）算法、GP（高斯推理）算法相结合完成空气质量信息采集、校准流程图。
具体实施方式
为了更好地理解本发明，下面结合具体实施例对本发明作了详细说明。但是，显然可对本发明进行不同的变型和改型而不超出后附权利要求限定的本发明更宽的精神和范围。因此，以下实施例具有例示性的而没有限制的含义。
如图1所示，为根据一示例性实施例示出的基站式空气质量监测终端完成信息监测的示意框图。其中，传感器采集模块用于空气质量信息的最初原始数据采集，所述模块包括灰尘传感器、温度传感器、气压传感器及温度传感器中至少一种，通过所述传感器对相应信息进行采集，控制单元处理模块对所述采集信息进行初步分析整理，将所述整理后的采集信息通过网络模块发送至云端处理模块，其中，所述网络模块使用的传输方式包括无线Mesh网络、GPS网络、蓝牙、WIFI中至少一种，所述云端处理模块接收到所述网路模块发送的信息后运行复杂算法对所述信息进行处理，其中，所述算法包括SVM算法、FNN算法及HMM算法中至少一种，通过所述算法对原始信息进行了校准，其中所述原始信息的获取方式包括单一传感器采集模块采集的数据以及其它传感器采集模块采集的数据，克服了数据单一性带来的误差较大的弊端。所述云端处理模块得到精确的空气质量信息后，将所述精确的空气质量信息进行发布，用户可以通过配套的应用、基站式空气质量监测终端、网络、广播电视等多种途径得到空气质量监测信息。
本实施例提供的基站式空气质量监测***，使用了廉价的灰尘传感器、温度传感器、湿度传感器设备，通过易于部署的终端设备对空气质量信息进行采集，巧妙的运用了云端大数据思想，将各个终端采集的数据进行复杂算法分析，数据的采集也克服了单一性设备采集数据不够准确的缺点，得到了精确的空气质量信息，具有突出的实质特点和显著进步。
如图2所示，是根据图1示出的通过灰尘传感器与SVM算法完成空气质量信息采集、校准流程图。在步骤S201中，灰尘传感器对周围环境中的灰尘信息进行采集，形成原始的初步信息；采集完毕后通过步骤S202完成对所述初始信息的简单分析与处理；在步骤S203中，网络模块将所述经过简单分析处理的空气质量信息发送至云端；在步骤S204中，云端通过SVM算法对所述发送的空气质量信息进行进一步分析处理得到精确的空气质量信息；在步骤S205中，云端将所述校准后的精确信息发送至客户。
本流程中提供的通过灰尘传感器与SVM算法完成空气质量信息采集、校准的方法，使用廉价的灰尘传感器，通过易于部署的终端设备对空气质量信息进行采集，巧妙的运用了云端大数据思想，将采集的数据进行复杂算法分析，得到了精确的空气质量信息，所述方法中云端处理模块得到精确的空气质量信息后，将所述精确的空气质量信息进行发布，用户可以通过配套的应用、基站式空气质量监测终端、网络、广播电视等多种途径得到空气质量监测信息，极大的方便了人们的出行与日常生活中减少空气污染以及极端天气带来的伤害。
如图3所示，是根据图1示出的通过温度传感器与SVM算法完成空气质量信息采集、校准流程图。在步骤S301中，温度传感器对周围环境中的温度信息进行采集，形成原始的初步信息；采集完毕后通过步骤S302完成对所述初始信息的简单分析与处理；在步骤S303中，网络模块将所述经过简单分析处理的空气质量信息发送至云端；在步骤S304中，云端通过FNN算法对所述发送的空气质量信息进行进一步分析处理得到精确的空气质量信息；在步骤S305中，云端将所述校准后的精确信息发送至客户。
本流程中提供的通过温度传感器与FNN算法完成空气质量信息采集、校准的方法，使用廉价的温度传感器，通过易于部署的终端设备对空气质量信息进行采集，巧妙的运用了云端大数据思想，将采集的数据进行复杂算法分析，得到了精确的空气质量信息，所述方法中云端处理模块得到精确的空气质量信息后，将所述精确的空气质量信息进行发布，用户可以通过配套的应用、基站式空气质量监测终端、网络、广播电视等多种途径得到空气质量监测信息，极大的方便了人们的出行与日常生活中减少空气污染以及极端天气带来的伤害。
如图4所示，是根据图1示出的通过湿度传感器与SVM算法完成空气质量信息采集、校准流程图。在步骤S401中，湿度传感器对周围环境中的灰尘信息进行采集，形成原始的初步信息；采集完毕后通过步骤S402完成对所述初始信息的简单分析与处理；在步骤S403中，网络模块将所述经过简单分析处理的空气质量信息发送至云端；在步骤S404中，云端通过HMM算法对所述发送的空气质量信息进行进一步分析处理得到精确的空气质量信息；在步骤S405中，云端将所述校准后的精确信息发送至客户。
本流程中提供的通过湿度传感器与HMM算法完成空气质量信息采集、校准的方法，使用廉价的灰尘传感器，通过易于部署的终端设备对空气质量信息进行采集，巧妙的运用了云端大数据思想，将采集的数据进行复杂算法分析，得到了精确的空气质量信息，所述方法中云端处理模块得到精确的空气质量信息后，将所述精确的空气质量信息进行发布，用户可以通过配套的应用、基站式空气质量监测终端、网络、广播电视等多种途径得到空气质量监测信息，极大的方便了人们的出行与日常生活中减少空气污染以及极端天气带来的伤害。
如图5所示，是根据图1示出的通过气压传感器与SVM、FNN、HMM算法结合完成空气质量信息采集、校准流程图。在步骤S501中，气压传感器对周围环境中的灰尘信息进行采集，形成原始的初步信息；采集完毕后通过步骤S502完成对所述初始信息的简单分析与处理；在步骤S503中，网络模块将所述经过简单分析处理的空气质量信息发送至云端；在步骤S504中，云端通过SVM、FNN、HMM算法结合所述发送的空气质量信息进行进一步分析处理得到精确的空气质量信息；在步骤S505中，云端将所述校准后的精确信息发送至客户。
本流程中提供的通过气压传感器与SVM、FNN、HMM算法结合完成空气质量信息采集、校准方法，使用廉价的气压传感器，通过易于部署的终端设备对空气质量信息进行采集，巧妙的运用了云端大数据思想，将采集的数据进行复杂算法分析，得到了精确的空气质量信息，所述方法中云端处理模块得到精确的空气质量信息后，将所述精确的空气质量信息进行发布，用户可以通过配套的应用、基站式空气质量监测终端、网络、广播电视等多种途径得到空气质量监测信息，极大的方便了人们的出行与日常生活中减少空气污染以及极端天气带来的伤害。
如图6所示，是根据图1示出的地理信息的采集、上传、分析流程图。在步骤S601中，对基站式终端部署地点的原始地理信息进行设置，包括是否靠近水源、附近路况信息等周边环境信息；在步骤S602中通过控制单元处理模块对所述信息进行处理；在步骤S603中网络模块将所述地理信息发送至云端；在步骤S604中云端将所述信息进行记录保存，在空气质量信息校准过程中起到辅助校准的作用。
本方法中通过将基站式终端设备在部署时设置的地理信息通过网络模块发送至云端，云端进行相应记录进而辅助校准空气质量信息，在更大程度上完成了空气质量信息的校准，使得返回给用户的信息更加准确。
如图7所示，是本发明一示例性实施例示出的通过灰尘传感器与ANN（神经网络）算法、GP（高斯推理）算法相结合完成空气质量信息采集、校准流程图。在步骤S701中，灰尘传感器对周围环境中的灰尘信息进行采集，形成原始的初步信息；采集完毕后通过步骤S702完成对所述初始信息的简单分析与处理；在步骤S703中，网络模块将所述经过简单分析处理的空气质量信息发送至云端；在步骤S704中，云端通过ANN算法与GP算法相结合，完成对所述发送的空气质量信息进行进一步分析处理得到精确的空气质量信息；在步骤S705中，云端将所述校准后的精确信息发送至客户。
Claims (10)
1.基站式空气质量监测方法，用于空气质量的监测，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
借助于传感器采集模块对空气质量信息进行采集；
借助于控制单元处理模块，对所述采集的空气质量进行分析处理；
借助于网络模块，发送所述分析处理后的空气质量信息；
借助于云端处理模块，校准所述网络模块发送的空气质量信息。
2.根据权利要求1所述的基站式空气质量监测方法，其特征在于，所述传感器采集模块、控制单元处理模块以及网络模块集成在基站式空气质量监测终端中。
3.根据权利要求2所述的基站式空气质量监测方法，其特征在于，所述空气质量监测终端部署方式包括支架方式。
4.根据权利要求3所述的基站式空气质量监测方法，其特征在于，所述终端采用特殊设计的空气流通结构，包括网格设置、气体向上流动设置以及减少空气流量的设置中至少一种。
5.根据权利要求1所述的基站式空气质量监测方法，其特征在于，所述传感器采集模块使用的传感器包括灰尘传感器、温度传感器、气压传感器和湿度传感器中至少一种。
6.根据权利要求1所述的基站式空气质量监测方法，其特征在于，所述空气质量信息包括：空气质量指数和/或PM2.5值。
7.根据权利要求2所述的基站式空气质量监测方法，其特征在于，所述分析处理的数据包括所述空气质量监测终端所在位置的位置信息。
8.根据权利要求7所述的基站式空气质量监测方法，其特征在于，所述位置信息包括是否靠近水源、路周围情况、当地环境中至少一种。
9.基站式空气质量监测***，用于空气质量的监测，其特征在于，所述***包括：
传感器采集模块，用于空气质量信息的采集；
控制单元处理模块，用于对所述采集的空气质量进行分析处理；
网络模块，用于发送所述分析处理后的空气质量信息；
云端处理模块，用于校准所述网络模块发送的空气质量信息。
10.根据权利要求9所述的基站式空气质量监测***，其特征在于，所述传感器采集模块、控制单元处理模块以及网络模块集成在基站式空气质量监测终端中。
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| C02 | Deemed withdrawal of patent application after publication (patent law 2001) | ||
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