62、基于图像与轨迹数据的环境分析方法研究

基于图像与轨迹数据的环境分析方法研究

在当今社会，环境问题日益受到关注，尤其是空气污染中的 PM2.5 浓度以及城市交通流量的分析。本文将介绍两种创新方法，一种是利用图像数据预测 PM2.5 水平，另一种是基于 HNSW 结构的两阶段交通聚类算法，这两种方法分别从环境保护和城市交通规划的角度为我们提供了新的解决方案。

利用图像数据预测 PM2.5 水平

• 预测原理 ：该方法的核心是通过图像数据来估计和预测 PM2.5 水平。首先，使用预训练模型（如 EfficientNetB7）对图像进行处理，估计当前的 PM2.5 水平 pmc。然后，提取高语义手工特征（如城市自然比例、移动物体比例、雾霾程度），并将这些特征与预测的 PM2.5 水平进行模糊融合，创建不确定事务 tc。最后，根据模式数据库中的匹配模式，确定预测的 PM2.5 水平 ppm 和时间间隔 Δt。
• 算法流程 ：

Algorithm 1. Predict future PM2.5 level using patterns and current PM2.5 level estimation
Input: imc, tic, PA
Output: Predicted PM2.5 level ppm within [tic, tic+Δt]
pmc ←EPM(imc, EffC)  ▷estimate PM2.5
Apply Equation (3) to generate the uncertain transaction of th