基于机器学习的跨域自适应移动环境监测系统

作     者：章晓强 蒋健 何文秀 竺超明 赵永标 ZHANG Xiaoqiang;JIANG Jian;HE Wenxiu;ZHU Chaoming;ZHAO Yongbiao

作者机构：浙江开放大学萧山学院浙江杭州311200 浙江省信息安全标准化技术委员会浙江杭州310000 浙江工业大学之江学院浙江绍兴312030 

出 版 物：《传感技术学报》 (Chinese Journal of Sensors and Actuators)

年 卷 期：2023年第36卷第6期

页      面：999-1004页

核心收录：

学科分类：080801[工学-电机与电器] 0808[工学-电气工程] 08[工学] 

基　　金：浙江省教育厅科研项目(202212) 

主　　题：机器学习 场景识别 卡尔曼滤波 自适应 环境监测 

摘      要：随着人民生活水平的提高,环境质量愈发成为大众的关注点。为了更直观地感知周围环境状况,设计了一套基于机器学习的跨域自适应移动环境监测系统。针对室内外场景下污染物成分不同,需要不同的数据处理方式的问题,研究了基于机器学习的场景识别,实现跨域感知的智能切换传感设备。同时改进卡尔曼滤波算法解决传感器的精度来提高采集数据的准确性。最后实验结果证明,所设计的系统能准确地识别室内外场景并精准地监测环境空气质量,具有很好的实用性。