空气质量的监测方法、装置及计算机可读存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种空气质量的监测方法、装置及计算机可读存储介质，方法包括：获取第一区域的空气质量，所述第一区域包括至少一个待监测区域；确定所述第一区域关联的第二区域，并根据所述第一区域的空气质量确定所述第二区域的空气质量，所述第二区域包括至少一个待监测区域；根据所述第一区域的空气质量以及所述第二区域的空气质量确定各个所述待监测区域的空气质量等级；输出所述空气质量等级。本发明专利技术可降低空气质量的监测成本。发明专利技术可降低空气质量的监测成本。发明专利技术可降低空气质量的监测成本。

【技术实现步骤摘要】
空气质量的监测方法、装置及计算机可读存储介质


[0001]本专利技术涉及空气质量监测的
，尤其涉及一种空气质量的监测方法、装置及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]在空气质量的监测中，主要检测手段是在待监测区域布置多个空气监测设备，然后基于各个空气监测设备回传的数据确定待监测区域的空气质量，当检测区域的空间范围较大时，所需的空气质量检测装置数量也会增加，进而导致空气质量监测的成本高。

技术实现思路

[0003]本专利技术实施例通过提供一种空气质量的监测方法、装置及计算机可读存储介质，旨在解决如何降低空气质量监测的成本的技术问题。
[0004]本专利技术实施例提供一种空气质量的监测方法，所述空气质量的监测方法包括：
[0005]获取第一区域的空气质量，所述第一区域包括至少一个待监测区域；
[0006]确定所述第一区域关联的第二区域，并根据所述第一区域的空气质量确定所述第二区域的空气质量，所述第二区域包括至少一个待监测区域；
[0007]根据所述第一区域的空气质量以及所述第二区域的空气质量确定各个所述待监测区域的空气质量等级；
[0008]输出所述空气质量等级。
[0009]在一实施例中，所述确定所述第一区域关联的第二区域，并根据所述第一区域的空气质量确定所述第二区域的空气质量的步骤包括：
[0010]将所述第一区域的空气质量输入预先训练的区域空气质量关联模型，其中，所述区域空气质量关联模型确定所述第一区域关联的第二区域，并根据所述第一区域的空气质量确定所述第二区域的空气质量以输出。
[0011]在一实施例中，所述将所述第一区域的空气质量输入预先训练的区域空气质量关联模型的步骤之前，所述方法还包括：
[0012]获取训练集，所述训练集包括所述第一区域的第一空气质量样本以及所述第二区域的第二空气质量样本；
[0013]将所述训练集输入待训练的第一神经网络模型；
[0014]在所述第一神经网络模型的损失函数收敛时，将所述第一神经网络模型作为所述区域空气质量关联模型。
[0015]在一实施例中，所述获取第一区域的空气质量的步骤包括：
[0016]获取所述第一区域的图像；
[0017]根据所述图像确定所述第一区域的空气质量。
[0018]在一实施例中，所述根据所述图像确定所述第一区域的空气质量的步骤包括：
[0019]将所述图像作为输入参数输入预设训练的空气质量检测模型，其中，所述空气质
量检测模型根据所述图像输出所述第一区域的空气质量。
[0020]在一实施例中，所述将所述图像作为输入参数输入预设训练的空气质量检测模型步骤之前，所述方法还包括：
[0021]获取训练集，所述训练集包括所述第一区域的第一样本图像；
[0022]将所述训练集输入待训练的第二神经网络模型；
[0023]在所述第二神经网络模型的损失函数收敛时，将所述第二神经网络模型作为所述空气质量检测模型。
[0024]在一实施例中，所述获取第一区域的空气质量的步骤包括：
[0025]获取所述图像对应的能见度；
[0026]根据所述能见度确定所述空气质量。
[0027]在一实施例中，所述获取所述图像对应的能见度的步骤包括：
[0028]获取所述图像中预先标定的基准区域的当前图像，以及获取预设的所述基准区域对应的样本图像；
[0029]将所述样本图像与所述当前图像进行相似度比对，得到图像相似度；
[0030]获取所述图像相似度获对应的所述能见度，以得到所述图像对应的所述能见度。
[0031]本专利技术实施例还提供一种空气质量的监测装置，所述空气质量的监测装置包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上所述的空气质量的监测方法的各个步骤。
[0032]本专利技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的空气质量的监测方法的各个步骤。
[0033]在本实施例的技术方案中，空气质量的监测装置获取第一区域的空气质量，所述第一区域包括至少一个待监测区域；确定所述第一区域关联的第二区域，并根据所述第一区域的空气质量确定所述第二区域的空气质量，所述第二区域包括至少一个待监测区域；根据所述第一区域的空气质量以及所述第二区域的空气质量确定各个所述待监测区域的空气质量等级；输出所述空气质量等级。由于空气质量的监测装置将各个待监测区域进行了划分，其中包括第一区域以及第二区域，并且由于第一区域与第二区域预先进行了关联，当空气质量的监测装置确定了第一区域的空气质量，可基于第一区域的空气质量得出第二区域的空气质量，无需再在第二区域设置昂贵的空气质量监测设备，降低了空气质量的监测成本。
附图说明
[0034]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0035]图1为本专利技术实施例涉及的空气质量的监测装置的硬件构架示意图；
[0036]图2为本专利技术空气质量的监测方法第一实施例的流程示意图；
[0037]图3为本专利技术空气质量的监测方法第二实施例步骤S10的细化流程示意图；
[0038]图4为本专利技术空气质量的监测方法第三实施例步骤S12的细化流程示意图。
具体实施方式
[0039]为了更好的理解上述技术方案，下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
[0040]本专利技术的主要解决方案是：空气质量的监测装置获取第一区域的空气质量，所述第一区域包括至少一个待监测区域；确定所述第一区域关联的第二区域，并根据所述第一区域的空气质量确定所述第二区域的空气质量，所述第二区域包括至少一个待监测区域；根据所述第一区域的空气质量以及所述第二区域的空气质量确定各个所述待监测区域的空气质量等级；输出所述空气质量等级。
[0041]由于空气质量的监测装置将各个待监测区域进行了划分，其中包括第一区域以及第二区域，并且由于第一区域与第二区域预先进行了关联，当空气质量的监测装置确定了第一区域的空气质量，可基于第一区域的空气质量得出第二区域的空气质量，无需再在第二区域设置昂贵的空气质量监测设备，降低了空气质量的监测成本。
[0042]作为一种实现方式，空气质量的监测装置可以如图1。
[0043]本专利技术实施例方案涉及的是空气质量的监测装置，空气质量的监测装置本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种空气质量的监测方法，其特征在于，所述空气质量的监测方法包括：获取第一区域的空气质量，所述第一区域包括至少一个待监测区域；确定所述第一区域关联的第二区域，并根据所述第一区域的空气质量确定所述第二区域的空气质量，所述第二区域包括至少一个待监测区域；根据所述第一区域的空气质量以及所述第二区域的空气质量确定各个所述待监测区域的空气质量等级；输出所述空气质量等级。2.如权利要求1所述的空气质量的监测方法，其特征在于，所述确定所述第一区域关联的第二区域，并根据所述第一区域的空气质量确定所述第二区域的空气质量的步骤包括：将所述第一区域的空气质量输入预先训练的区域空气质量关联模型，其中，所述区域空气质量关联模型确定所述第一区域关联的第二区域，并根据所述第一区域的空气质量确定所述第二区域的空气质量以输出。3.如权利要求2所述的空气质量的监测方法，其特征在于，所述将所述第一区域的空气质量输入预先训练的区域空气质量关联模型的步骤之前，所述方法还包括：获取训练集，所述训练集包括所述第一区域的第一空气质量样本以及所述第二区域的第二空气质量样本；将所述训练集输入待训练的第一神经网络模型；在所述第一神经网络模型的损失函数收敛时，将所述第一神经网络模型作为所述区域空气质量关联模型。4.如权利要求1所述的空气质量的监测方法，其特征在于，所述获取第一区域的空气质量的步骤包括：获取所述第一区域的图像；根据所述图像确定所述第一区域的空气质量。5.如权利要求4所述的空气质量的监测方法，其特征在于，所述根据所述图像确定所述第一区域的空气质量的步...

【专利技术属性】
技术研发人员：曹小伍，雷铭杰，欧阳思奕，李德胜，
申请(专利权)人：杭州翔毅科技有限公司，
类型：发明
国别省市：