一种实时监控的环境人工智能检测方法技术

本发明专利技术公开了一种实时监控的环境人工智能检测方法，涉及环境监测技术领域，解决了未及时找到指定区域排放量过多的异常时段，同时也并不能根据周边环境的净化参数对指定区域判定是否进行管控的技术问题，查看周边范围的净化参数是否达标，若并未达到指定标准，则需对指定区域的进行标记，对待管控区域指定的预警时段进行管控，按照分区管控的方式对不同的待管控区域进行管控，对排放参数进行限定，通过人工智能自行管控排放参数，采用此种检测方式，可快速找到对应区域的异常排放时段，并根据其周边环境的净化值，对指定的区域查看是否需要进行管控，并对相邻较近的待管控区域进行区分管控，便可提升整个智慧城市的环境管控效果。果。果。

【技术实现步骤摘要】
一种实时监控的环境人工智能检测方法


[0001]本专利技术属于环境监测
，具体是一种实时监控的环境人工智能检测方法。

技术介绍

[0002]环境监控模块实现了对温室大棚的空气温度、空气湿度、土壤温度、土壤湿度、光照度、二氧化碳浓度、氧气浓度、土壤pH值等实时环境数据展示，同时也可查看各类型传感器的历史数据，便于分析作物生长情况；也可以查看传感器位置地图，便于分析大棚各位置的环境数据。
[0003]专利公开号为CN114659503A的专利技术公开了一种基于人工智能的海洋生态环境监控方法，包括以下步骤：步骤一：海洋数据采集：对海水各项参数进行检测，实时了解海洋生态环境的环境指数；步骤二：数据分析：结合气象数据对测得海洋数据进行分析，了解海洋数据与气象数据的关联情况；步骤三：数据入库比对：将测得数据上传至海洋监测数据库内，并与往期数据进行比对来了解海洋生态环境的变化趋势；步骤四：监测报告输出：整理所有测得数据并生成详细报告单，以便人员迅速了解海洋生态环境信息后做出相应处理；该基于人工智能的海洋生态环境监控方法，可以通过多种采集方式对海洋数据进行采集，确保测得数据的准确性，实现对海洋生态环境的有效监控。
[0004]在智慧城市环境监测过程中，一般针对于某个区域的污染排放量，对此类区域进行管控，但此种管控方式，仍存在以下不足需进行改进：
[0005]未及时找到指定区域排放量过多的异常时段，同时也并不能根据周边环境的净化参数对指定区域判定是否进行管控。

技术实现思路

[0006]本专利技术旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一；为此，本专利技术提出了一种实时监控的环境人工智能检测方法，用于解决未及时找到指定区域排放量过多的异常时段，同时也并不能根据周边环境的净化参数对指定区域判定是否进行管控的技术问题。
[0007]为实现上述目的，根据本专利技术的第一方面的实施例提出一种实时监控的环境人工智能检测方法，包括以下步骤：
[0008]S1、预先对智慧城市不同区域的环境参数数据进行采集，其中所采集的环境参数数据包括PM2.5含量参数、污染气体含量参数以及此区域的污染物排放含量；
[0009]S2、按照时段划分的方式对不同区域的环境参数数据进行处理，通过处理结果，获取此区域的预警时段，对不同区域的预警时段进行确定，并获取该预警时段具体的污染参值，再从该预警时段所存在的多组污染参值内提取单组污染参值最大值；
[0010]S3、根据单组污染参值最大值，确定指定时段和指定区域，从大数据内获取该指定时段该指定区域周边指定范围的环境参数数据，再根据环境参数数据以及对应的单组污染参值最大值确定周边范围的净化参数，查看周边范围的净化参数是否达标，若并未达到指定标准，则需对指定区域的进行标记，供外部的环保人员进行管控；
[0011]S4、对待管控区域指定的预警时段进行管控，按照分区管控的方式对不同的待管控区域进行管控，对排放参数进行限定，通过人工智能自行管控排放参数。
[0012]优选的，所述步骤S2中，对不同区域的环境参数数据进行处理的具体方式为：
[0013]S21、以当前时刻为校准时刻，获取该校准时刻前24h的若干个时段，并将若干个时段标记为i，其中i＝1、2、
……
、n，n＝24，其中i为单个整数时间段；
[0014]S22、获取若干个时段不同的PM2.5含量参数、污染气体含量参数以及此区域的污染物排放含量，并将PM2.5含量参数标记为PM
i
‑
k
，将污染气体含量参数标记为WR
i
‑
k
，将污染物排放含量参数标记为PF
i
‑
k
，其中k代表不同区域，采用WRC
i
‑
k
＝PM
i
‑
k
×
C1+WR
i
‑
k
×
C2+PF
i
‑
k
×
C3得到不同区域不同时段的污染参值WRC
i
‑
k
，其中k代表不同的区域；
[0015]S23、将污染参值WRC
i
‑
k
与预设的参数Y1进行比对，在某个时段内，污染参值WRC
i
‑
k
存在多组，当WRC
i
‑
k
＜Y1时，不进行任何处理，反之，将此时段标记为预警时段，并生成超警信号，并获取该超警信号存在的次数以及存在的时长；
[0016]S24、将超警信号存在的次数标记为CS
i
‑
k
，将超警信号存在的时长标记为SC
i
‑
k
，采用BD
i
‑
k
＝CS
i
‑
k
×
X1+SC
i
‑
k
×
X2得到属于不同时段的比对参值BD
i
‑
k
，将属于同一区域的24组比对参值BD
i
‑
k
进行排列，提取数值最大的比对参值BD
i
‑
k
，并通过该比对参值BD
i
‑
k
获取对应的时段，并获取此时段所对应的多组污染参值WRC
i
‑
k
，并从多组污染参值WRC
i
‑
k
内提取最大值，并标记为WRC
i
‑
kmax
。
[0017]优选的，所述步骤S3中，对指定区域进行标记的具体方式为：
[0018]S31、对单组污染参值最大值WRC
i
‑
kmax
进行接收，根据标记i以及k，确定对应的时段以及对应的区域，对环境参数数据内部的PM2.5含量参数、污染气体含量参数以及污染物排放含量采用步骤S22相同的处理方式进行处理，得到若干组不同的污染参值WRC
i
‑
k
；
[0019]S32、将所得到的若干组不同污染参值WRC
i
‑
k
进行均值处理，得到对应的处理均值CL
i
‑
k
，采用JH
i
‑
k
＝WRC
i
‑
k
‑
CL
i
‑
k
得到净化参数JH
i
‑
k
；
[0020]S33、将处理得到的净化参数JH
i
‑
k
与预设参数Y2进行比对，具体比对方式为：当JH
i
‑
k
＜Y2时，生成管控信号，反之，不生成本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种实时监控的环境人工智能检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、预先对智慧城市不同区域的环境参数数据进行采集，其中所采集的环境参数数据包括PM2.5含量参数、污染气体含量参数以及此区域的污染物排放含量；S2、按照时段划分的方式对不同区域的环境参数数据进行处理，通过处理结果，获取此区域的预警时段，对不同区域的预警时段进行确定，并获取该预警时段具体的污染参值，再从该预警时段所存在的多组污染参值内提取单组污染参值最大值；S3、根据单组污染参值最大值，确定指定时段和指定区域，从大数据内获取该指定时段该指定区域周边指定范围的环境参数数据，再根据环境参数数据以及对应的单组污染参值最大值确定周边范围的净化参数，查看周边范围的净化参数是否达标，若并未达到指定标准，则需对指定区域的进行标记，供外部的环保人员进行管控；S4、对待管控区域指定的预警时段进行管控，按照分区管控的方式对不同的待管控区域进行管控，对排放参数进行限定，通过人工智能自行管控排放参数。2.根据权利要求1所述的一种实时监控的环境人工智能检测方法，其特征在于，所述步骤S2中，对不同区域的环境参数数据进行处理的具体方式为：S21、以当前时刻为校准时刻，获取该校准时刻前24h的若干个时段，并将若干个时段标记为i，其中i＝1、2、
……
、n，n＝24，其中i为单个整数时间段；S22、获取若干个时段不同的PM2.5含量参数、污染气体含量参数以及此区域的污染物排放含量，并将PM2.5含量参数标记为PM
i
‑
k
，将污染气体含量参数标记为WR
i
‑
k
，将污染物排放含量参数标记为PF
i
‑
k
，其中k代表不同区域，采用WRC
i
‑
k
＝PM
i
‑
k
×
C1+WR
i
‑
k
×
C2+PF
i
‑
k
×
C3得到不同区域不同时段的污染参值WRC
i
‑
k
，其中k代表不同的区域；S23、将污染参值WRC
i
‑
k
与预设的参数Y1进行比对，在某个时段内，污染参值WRC
i
‑
k
存在多组，当WRC
i
‑
k
＜Y1时，不进行任何处理，反之，将此时段标记为预警时段，并生成超警信号，并获取该超警信号存在的次数以及存在的时长；S24、将超警信号存在的次数标记为CS
i
‑
k
，将超警信号存在的时长标记为SC
i
‑
k
，采用BD
i
‑
k
＝CS...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨波，殷万国，周炯，
申请(专利权)人：四川中衡检测技术有限公司，
类型：发明
国别省市：