50、环境监测与身份识别技术：基于机器学习与小波变换的创新应用

环境监测与身份识别技术：基于机器学习与小波变换的创新应用

一、基于机器学习的环境空气污染物量化模型

1.1 空气污染现状与影响

如今，空气污染已成为全球人类面临的严重问题。据估计，全球每年约有700万人因空气污染死亡。空气污染不仅对健康造成严重影响，如导致心脏病、中风、慢性呼吸道感染和肺部疾病等，还对气候产生影响，其污染物也是温室气体的关键组成部分。室外污染主要来源于车辆、发电单位、建筑和制造业；室内污染则主要来自家庭炉灶燃烧粪便、木材和煤炭产生的颗粒物、甲烷、一氧化碳等污染物。

1.2 提出的模型

1.2.1 原理

太阳的电磁辐射由紫外线（UV）、红外线和可见光等不同光谱组成。由于空气污染物的大小和特性，它们在白天通常不可见，但会吸收部分UV光谱，且每种污染物在UV光谱中都有独特的特征模式。因此，通过跟踪穿过含有污染物的环境的光线光谱，可以检测空气中污染物的类型。

1.2.2 实现步骤

• 图像采集 ：使用智能手机等手持设备拍摄周围环境的图像。智能手机的CMOS传感器对UV波长具有较高的灵敏度，能够测量UV辐射。
• 机器学习分析 ：对采集的图像进行机器学习处理，以检测污染的严重程度。具体的ML - 基于图像的处理算法步骤如下：
  1. 创建训练数据集 ：使用采集的图像创建训练数据集。
  2. 训练模型 ：使用TensorFlow.js训练模型。