一种基于物联网的室内空气含菌量检测分析方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于物联网的室内空气含菌量检测分析方法及系统，包括以下步骤：步骤S1、利用均匀遍布在室内空间中菌株检测装置实时采集得到的室内空气含菌量表征数据作为预测样本，并基于所述预测样本预测未来时刻的空气含菌量表征数据以掌握室内空气含菌量表征数据的发展趋势；步骤S2、基于未来时刻空气含菌量表征数据对未来时刻的室内空气含菌量的采集频率进行自适应调整，以使得菌株检测装置在未来时刻对室内空气含菌量表征数据进行分频段监测实现对菌株检测装置中采集线程的采集频率进行合理配置。本发明专利技术实现了对室内含菌量数据变化趋势的提前掌握，并且实现了对含菌量的不同进行分频段实时监测，提高室内含菌量的分析精度。量的分析精度。量的分析精度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于物联网的室内空气含菌量检测分析方法及系统


[0001]本专利技术涉及含菌量监测
，具体涉及一种基于物联网的室内空气含菌量检测分析方法及系统。

技术介绍

[0002]目前检测空气含菌量指标主要通过采集、培养、计数的方式进行，无法达到实时性、连续性的要求。现阶段传感器可以实时、精确的检测出空气中不同尺寸的颗粒物的数量，已知空气中的细菌、病毒、霉菌等都是以生物气溶胶的形式存在，传感器检测出的颗粒物包含生物气溶胶颗粒。目前，检测空气中生物气溶胶数量有通过荧光标定传感器的方式，但该种设备体积庞大，无法用于教室、医院等场景下。
[0003]现有技术CN201910499344.4公开了一种基于物联网的室内空气含菌量实时检测与分析方法、系统，包括：生成生物气溶胶检测浓度曲线；生成颗粒物浓度曲线；统计该设定时间范围内的环境参数；结合生物气溶胶浓度检测曲线和颗粒物浓度曲线，计算得到当前环境下的实时生物气溶胶浓度；结合房间类型，计算得到当前环境下的室内空气实时含菌量。本专利技术能够实现当前环境下的含菌量的实时检测，引导消毒、杀菌设备的启动，以及辅助室内环境应急处置的决策，另外，结合门禁子系统、拍摄子系统、环境检测子系统，对室内含菌量的变化趋势进行预估，实现提前预警，使指令更加精准，有效降低能耗，对高危环境及时预警，减少群体性卫生事件的发生，同时做到过程可跟踪，结果可追溯。
[0004]虽然上述现有技术能够实现对室内空气含菌量的实时监测，但是仍然存在一定的缺陷，比如：室内空气含菌量较大时，需要对室内含菌量表征数据进行更为密切的监测，以更好的掌握含菌量激增的影响因素，而在室内空气含菌量较小时，说明室内无导致含菌量激增的影响因素，则无需过于密切的监测，因此上述技术对于含菌量的多少进行无差别式监测，在含菌量较小时只会造成监测资源的浪费，而在含菌量较大时可能会造成对重要数据的遗漏，最终导致含菌量分析精度的降低，分析结果不可靠。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于提供一种基于物联网的室内空气含菌量检测分析方法及系统，以解决现有技术中对于含菌量的多少进行无差别式监测，在含菌量较小时只会造成监测资源的浪费，而在含菌量较大时可能会造成对重要数据的遗漏，最终导致含菌量分析精度的降低，分析结果不可靠的技术问题。
[0006]为解决上述技术问题，本专利技术具体提供下述技术方案：
[0007]一种基于物联网的室内空气含菌量检测分析方法，包括以下步骤：
[0008]步骤S1、利用均匀遍布在室内空间中菌株检测装置实时采集得到的室内空气含菌量表征数据作为预测样本，并基于所述预测样本预测未来时刻的空气含菌量表征数据以掌握室内空气含菌量表征数据的发展趋势；
[0009]步骤S2、基于未来时刻空气含菌量表征数据对未来时刻的室内空气含菌量的采集
频率进行自适应调整，以使得菌株检测装置在未来时刻对室内空气含菌量表征数据进行分频段监测实现对菌株检测装置中采集线程的采集频率进行合理配置来匹配室内空气含菌量水平对有效/无效数据的采集需求，其中，所述自适应调整为控制菌株检测装置对空气含菌量水平高的室内进行高频率的空气含菌量表征数据采集，以及对空气含菌量水平低的室内进行低频率的空气含菌量表征数据采集以分别去除无效数据的冗余性和保留有效数据的多样性；
[0010]步骤S3、基于所述未来时刻的室内空气含菌量的采集频率对未来时刻的室内空气含菌量表征数据进行阶段性采集，循环执行步骤S1和步骤S2，实现对室内空气的全时段分频监测。
[0011]作为本专利技术的一种优选方案，所述实时采集室内空气含菌量表征数据作为预测样本，包括：
[0012]设定初始采集频率f0，所述初始采集频率表征为单位时间内的采集室内空气含菌量表征数据的个数；
[0013]基于初始采集频率f0对室内空气含菌量进行采集得到一组具有时序属性的空气含菌量表征数据所述时序属性是表征为空气含菌量表征数据的采集时刻，其中，表征为第i个采集时刻采集到的空气含菌量表征数据，t
i
表征为第i个采集时刻，i为计量常数，无实质含义，n为采集时刻的总数目；
[0014]将一组具有时序属性的空气含菌量表征数据依时序属性链接为一组预测样本
[0015]作为本专利技术的一种优选方案，所述基于所述预测样本预测未来时刻的空气含菌量表征数据，包括：
[0016]将一组预测样本输入至LSTM神经网络预测得到在未来时刻处的空气含菌量表征数据其中，表征为未来时刻的空气含菌量表征数据，t
n+1
表征为未来时刻。
[0017]作为本专利技术的一种优选方案，所述基于未来时刻空气含菌量表征数据对未来时刻的室内空气含菌量的采集频率进行自适应调整，包括：
[0018]设定判定空气含菌量等级的含菌量阈值，并将未来时刻处的空气含菌量表征数据与含菌量阈值比较，其中，
[0019]当空气含菌量表征数据大于等于含菌量阈值，则预测在未来时刻t
n+1
处的空气含菌量高，对未来时刻t
n+1
处的空气含菌量的采集频率在初始采集频率f0的基础上进行自适应调整；
[0020]当空气含菌量表征数据小于含菌量阈值，则预测在未来时刻处的空气含菌量低，对未来时刻t
n+1
处的空气含菌量的采集频率在初始采集频率f0的基础上进行自适应调整。
[0021]作为本专利技术的一种优选方案，所述对未来时刻t
n+1
处的空气含菌量的采集频率在
初始采集频率f0的基础上进行自适应调整，包括：
[0022]当在未来时刻t
n+1
处的空气含菌量高，则将未来时刻t
n+1
处的空气含菌量的采集频率自适应调整为
[0023]当在未来时刻t
n+1
处的空气含菌量低，则将未来时刻t
n+1
处的空气含菌量的采集频率自适应调整为其中，A表征为常数系数。
[0024]作为本专利技术的一种优选方案，所述基于所述未来时刻的室内空气含菌量的采集频率对未来时刻的室内空气含菌量表征数据进行阶段性采集，包括：
[0025]步骤一、以未来时刻t
kn+1
为采集起点，未来时刻t
kn+n
为采集终点，将未来时刻段[t
kn+1
,t
kn+n
]设定为第k个监测阶段，以及将所述采集频率作为第k个监测阶段采集空气含菌量表征数据的频率，在第k个监测阶段内按采集频率进行室内空气含菌量采集得到一组空气含菌量表征数据并返回步骤S1预测得到第k+1个监测阶段的采集起点的空气含菌量表征数据
[0026]步骤二、基于第k+1个监测阶段的采集起点的空气含菌量表征数据执行步骤S2得到第k+1个监测阶段的采集频率并在第k+1个监测阶段内基于第k+1个监测阶段的采集频率进行室内空气含菌量采集得到一组空气含菌量表征数据
[0027]循环执行步骤一和步骤二，实现对室内空本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于物联网的室内空气含菌量检测分析方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤S1、利用均匀遍布在室内空间中菌株检测装置实时采集得到的室内空气含菌量表征数据作为预测样本，并基于所述预测样本预测未来时刻的空气含菌量表征数据以掌握室内空气含菌量表征数据的发展趋势；步骤S2、基于未来时刻空气含菌量表征数据对未来时刻的室内空气含菌量的采集频率进行自适应调整，以使得菌株检测装置在未来时刻对室内空气含菌量表征数据进行分频段监测实现对菌株检测装置中采集线程的采集频率进行合理配置来匹配室内空气含菌量水平对有效/无效数据的采集需求，其中，所述自适应调整为控制菌株检测装置对空气含菌量水平高的室内进行高频率的空气含菌量表征数据采集，以及对空气含菌量水平低的室内进行低频率的空气含菌量表征数据采集以分别去除无效数据的冗余性和保留有效数据的多样性；步骤S3、基于所述未来时刻的室内空气含菌量的采集频率对未来时刻的室内空气含菌量表征数据进行阶段性采集，循环执行步骤S1和步骤S2，实现对室内空气的全时段分频监测。2.根据权利要求1所述的一种基于物联网的室内空气含菌量检测分析方法，其特征在于：所述实时采集室内空气含菌量表征数据作为预测样本，包括：设定初始采集频率f0，所述初始采集频率表征为单位时间内的采集室内空气含菌量表征数据的个数；基于初始采集频率f0对室内空气含菌量进行采集得到一组具有时序属性的空气含菌量表征数据所述时序属性是表征为空气含菌量表征数据的采集时刻，其中，表征为第i个采集时刻采集到的空气含菌量表征数据，t
i
表征为第i个采集时刻，i为计量常数，无实质含义，n为采集时刻的总数目；将一组具有时序属性的空气含菌量表征数据依时序属性链接为一组预测样本3.根据权利要求2所述的一种基于物联网的室内空气含菌量检测分析方法，其特征在于：所述基于所述预测样本预测未来时刻的空气含菌量表征数据，包括：将一组预测样本输入至LSTM神经网络预测得到在未来时刻处的空气含菌量表征数据其中，表征为未来时刻的空气含菌量表征数据，t
n+1
表征为未来时刻。4.根据权利要求3所述的一种基于物联网的室内空气含菌量检测分析方法，其特征在于：所述基于未来时刻空气含菌量表征数据对未来时刻的室内空气含菌量的采集频率进行自适应调整，包括：设定判定空气含菌量等级的含菌量阈值，并将未来时刻处的空气含菌量表征数据与含菌量阈值比较，其中，当空气含菌量表征数据大于等于含菌量阈值，则预测在未来时刻t
n+1
处的空气含菌量高，对未来时刻t
n+1
处的空气含菌量的采集频率在初始采集频率f0的基础上进行自适应调整；
当空气含菌量表征数据小于含菌量阈值，则预测在未来时刻处的空气含菌量低，对未来时刻t
n+1
处的空气含菌量的采集频率在初始采集频率f0的基础上进行自适应调整。5.根据权利要求4所述的一种基于物联网的室内空气含菌量检测分析方法，其特征在于：所述对未来时刻t
n+1
处的空气含菌量的采集频率在初始采集频率f0的基础上进行自适应调整，包括：当在未来时刻t
n+1
处的空气含菌量高，则将未来时刻t
n+1
处的空气含菌量的采集频率自适应调整为当在未来时刻t
n+1
处的空气含菌量低，则将未来...

【专利技术属性】
技术研发人员：汤慧敏，
申请(专利权)人：安徽新识智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：