一种基于深度学习的节能交互式负氧离子检测方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于深度学习的节能交互式负氧离子检测方法及系统。该系统包括负氧离子检测设备和服务器数据平台，其中：负氧离子检测设备按照设定的频率采集空气并检测空气中的负氧离子数据进行本地存储，以及将获得的负氧离子数据利用无线方式传输到服务器数据平台；服务器数据平台对接收的负氧离子数据进行存储和数据处理，显示处理后的数据，并利用时间序列深度学习模型预测下一时刻的负氧离子数据，通过将预测数据和对应时刻的采集数据进行比较确定采集频率的调整信息；服务器数据平台根据用户输入信息或所述采集频率的调整信息与负氧离子检测设备进行远程交互。本发明专利技术可实时调整负氧离子的采集频率，实现自动变频，并避免人力调试。并避免人力调试。并避免人力调试。

【技术实现步骤摘要】
一种基于深度学习的节能交互式负氧离子检测方法及系统


[0001]本专利技术涉及节能环保
，更具体地，涉及一种基于深度学习的节能交互式负氧离子检测方法及系统。

技术介绍

[0002]空气负(氧)离子(Negative air(oxygen)ion，NAI)是带负电荷的单个气体分子和氢离子团的总称。NAI主要是由空气中含氧负离子与若干个水分子结合形成的原子团，根据地理物理学和大地测量学国际联盟的大气联合委员会采用的理论，NAI是指或OH
‑
(H2O)
n
，CO4(H2O)2，是带负电荷单个气体分子以及其轻离子团的总称。由于氧分子比CO2，N2等分子更具有亲电性，因此氧分子会优先获得电子形成负离子，所以NAI主要由负氧离子组成，故常被称为空气负氧离子。在自然生态系统中，森林和湿地是产生空气负(氧)离子的重要场所，在空气净化、城市小气候等方面有调节作用，负离子浓度水平是城市空气质量评价的指标之一。
[0003]NAI的检测分为NAI测定和NAI鉴定。NAI测定可以由测量NAI通过导电管时大气电导率的变化来实现。NAI鉴定可以通过电晕源来鉴定质谱产生的离子，可有效地测量单个分子的特性。通过这种方法已经确定了多种负离子，包括O
‑
、和等。
[0004]中国专利申请CN201910382040.X(一种负氧离子检测方法及装置)公开了一种负氧离子检测方法及装置，涉及负氧离子检测领域，包括负氧离子检测设备。所述负氧离子检测设备与负氧离子发生室连通，负氧离子发生室与空气过滤装置连通。该技术方案使用方便，在使用时通过空气过滤装置对负氧离子的检测环境进行过滤，使得负氧离子检测环境不含有灰尘等杂质，提高了负氧离子检测的精准性，但没有远程交互的功能。
[0005]中国专利申请CN202110218811.9(一种负氧离子检测仪)公开了一种负氧离子检测仪，涉及空气质量检测
，包括底座，底座上转动连接有支撑柱，支撑柱顶端固定连接有风箱。所述支撑柱右侧固定连接有连接板，连接板右端固定连接有导风板。风箱上方固定连接有操作箱，操作箱内设置有操控组件。所述风箱内左侧固定有安装架，安装架上固定有风机，风机向右侧进行送风。安装架右侧风箱底部固定连接有支撑杆，支撑杆上固定有检测器。在该技术方案中，位于支撑柱一侧的导风板的设计，使得风在吹动整个仪器时，导风板带动支撑柱和上方的风箱转动，使得风机的鼓吹方向始终与风向保持一致，能够减轻风机的工作负载，减少电力消耗，节能效果好。该专利申请通过设计检测装置实现了节能效果，但没有远程交互的功能。
[0006]经分析，尽管负氧离子检测方法和负氧离子检测设备已应用于工业生产，但这些检测设备只有数据采集功能和数据传输功能，并没有远程交互或远程控制功能，存在检测设备体积大、检测方法耗时多、检测数据无法即时上传、无法远程控制检测设备等问题。

技术实现思路

[0007]本专利技术的目的是克服上述现有技术的缺陷，提供一种基于深度学习的节能交互式负氧离子检测方法及系统。
[0008]根据本专利技术的第一方面，提供一种基于深度学习的节能交互式负氧离子检测系统。该系统包括负氧离子检测设备和服务器数据平台，其中：
[0009]负氧离子检测设备按照设定的频率采集空气并检测空气中的负氧离子数据进行本地存储，以及将获得的负氧离子数据利用无线方式传输到服务器数据平台；
[0010]服务器数据平台对接收的负氧离子数据进行存储和数据处理，将处理后的数据进行显示，并利用时间序列深度学习模型预测下一时刻的负氧离子数据，通过将预测数据和对应时刻的采集数据进行比较来确定采集频率的调整信息；
[0011]服务器数据平台根据用户输入信息或所述采集频率的调整信息与负氧离子检测设备进行远程交互。
[0012]根据本专利技术的第二方面，提供一种基于深度学习的节能交互式负氧离子检测方法。该方法包括以下步骤：
[0013]负氧离子检测设备按照设定的频率采集空气并检测空气中的负氧离子数据进行本地存储，且将获得的负氧离子数据利用无线方式传输到服务器数据平台；
[0014]服务器数据平台对接收的负氧离子数据进行存储和数据处理，将处理后的数据进行显示，并利用时间序列深度学习模型预测下一时刻的负氧离子数据，通过将预测数据和对应时刻的采集数据进行比较来确定采集频率的调整信息；
[0015]服务器数据平台根据用户输入信息或所述采集频率的调整信息与负氧离子检测设备进行远程交互。
[0016]与现有技术相比，本专利技术的优点在于，结合物联网技术的发展赋予负氧离子检测设备远程交互的功能，设备除了上传负氧离子检测的数据外还能通过网络接受控制信息来实现改变数据采集频率和改变显示内容的功能；同时，通过远程交互的功能，用户可以实时掌握负氧离子检测设备的状态，节约检修人力，实现负氧离子检测设备的远程可控，可实时调整负氧离子的采集频率，实现自动变频，并避免人力调试。
[0017]通过以下参照附图对本专利技术的示例性实施例的详细描述，本专利技术的其它特征及其优点将会变得清楚。
附图说明
[0018]被结合在说明书中并构成说明书的一部分的附图示出了本专利技术的实施例，并且连同其说明一起用于解释本专利技术的原理。
[0019]图1是根据本专利技术一个实施例的基于深度学习的节能交互式负氧离子检测系统的架构图；
[0020]图2是根据本专利技术一个实施例的交互式负氧离子检测设备示意图。
具体实施方式
[0021]现在将参照附图来详细描述本专利技术的各种示例性实施例。应注意到：除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置、数字表达式和数值不限制本
专利技术的范围。
[0022]以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本专利技术及其应用或使用的任何限制。
[0023]对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论，但在适当情况下，所述技术、方法和设备应当被视为说明书的一部分。
[0024]在这里示出和讨论的所有例子中，任何具体值应被解释为仅仅是示例性的，而不是作为限制。因此，示例性实施例的其它例子可以具有不同的值。
[0025]应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步讨论。
[0026]本专利技术提供一种基于深度学习的节能交互式负氧离子检测方法及系统，采用物联网来赋予负氧离子检测设备的远程交互功能，以提高检测设备的使用率、节约人力并提高了效率。此外，结合人工智能实现检测设备采样率自适应调节。
[0027]参见图1所示，所提供的基于深度学习的节能交互式负氧离子检测系统总体上包括负氧离子检测设备和服务器数据平台，其中远程交互功能可采用WIFI/4G等网络实现。
[0028]具体地，所提供的基于深度学习的节能交互式负氧离子检测系统执行以下过程：
[0029]负氧离子检测设备本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的节能交互式负氧离子检测系统，包括负氧离子检测设备和服务器数据平台，其中：负氧离子检测设备按照设定的频率采集空气并检测空气中的负氧离子数据进行本地存储，以及将获得的负氧离子数据利用无线方式传输到服务器数据平台；服务器数据平台对接收的负氧离子数据进行存储和数据处理，将处理后的数据进行显示，并利用时间序列深度学习模型预测下一时刻的负氧离子数据，通过将预测数据和对应时刻的采集数据进行比较来确定采集频率的调整信息；服务器数据平台根据用户输入信息或所述采集频率的调整信息与负氧离子检测设备进行远程交互。2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述负氧离子检测设备和所述服务器数据平台利用WIFI、蓝牙或移动通信网络进行远程交互，所述移动通信网络包括2G、3G、4G或5G网络。3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，通过将预测数据和对应时刻的采集数据进行比较来确定采集频率的调整信息包括：如果预测数据与对应时刻的采集数据之间的差值不超过设定阈值，则降低负氧离子检测设备的采集频率并在显示内容中添加预测值；如果预测数据与对应时刻的采集数据之间的差值超过设定阈值，则自动还原负氧离子检测设备之前的采集频率。4.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，在预测数据与对应时刻的采集数据之间的差值不超过设定阈值的情况下，将采集频率调整为减半。5.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述时间序列深度学习模型是长短期记忆网络或门控循环单元，所述时间序列深度学习...

【专利技术属性】
技术研发人员：范小朋，苏充则，
申请(专利权)人：杭州中科先进技术研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：