CN111006976A - 一种雾霾监测系统和监测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种雾霾监测系统和监测方法，监测系统包括便携式检测器、用户端和云端。其中，便携式检测器包括搭载在Arduino上的传感器和与Arduino直接连接的树莓派；通讯模块与树莓派连接，用于树莓派与云端传递信息，当树莓派接收到云端的监测指令时，树莓派将指令传递给传感器，传感器按指令进行检测，所得的检测数据通过Arduino传递给树莓派，树莓派将数据转换格式、添加定位信息后缓存，定期传递给云端，云端将接收到的数据与从网络上抓取的其他信息进行比对，自动生成雾霾监测报告，将其通过网络传递给用户端，供其使用。利用本发明公开的系统，可连续、灵活监测大面积区域的雾霾，且数据传输稳定安全，适用于区域雾霾分析。

Description

一种雾霾监测系统和监测方法

技术领域

本发明涉及雾霾监测及人工智能领域，具体涉及一种雾霾监测系统和监测方法。

背景技术

随着社会发展，人类对环境质量日益关心，但由于工业生产过程中的不当处理，环境污染不断加剧，人类健康受到威胁，各国也认识到环境治理的迫切性，积极进行环保研究。目前已研发出多种环境监测产品，部分已经使用或即将使用，也建立了一些环境检测站点，但是影响环境的因素多且变化较快，要想快速找到污染因子及变化趋势，必须进行区域性的连续检测。仅靠人工检测，不但工作量巨大而且准度难以保证，所以找到一种智能、连续、即时的区域环境检测系统成为急需解决的技术问题。

公布号为CN 106051937 A的发明公开了一种智能雾霾检测清除装置，采用Arduino UNO做控制器，通过分析激光粉尘传感器的检测数据与手机用户通过互联网得到的本地其他气象信息进行比对分析，决策是否开窗。Arduino UNO可控制装置做简单的运行操作，能保证室内雾霾不超标。

公布号为CN 105241015 A的发明公开了一种基于树莓派的空气净化器，采用树莓派做控制器，通过采集装置采集到的PM 2.5及其他相关的数据结合人体活动情况进行分析，做出决策，调整净化设备的运行情况。这种装置利用树莓派编程实现智能运行，净化室内空气。

公布号为CN 206470155 U的实用新型公开了一种基于GPRS网络的雾霾检测与数据传输装置，采用STM32F103芯片做微型处理器控制雾霾传感器进行检测并通过GPRS实时将雾霾数据传输到云端服务器上，用户可通过访问云端服务器获得实时的雾霾信息。这种装置可用于较大范围内数据的采集扩大数据采集范围，对区域雾霾动态做简单分析。

上述的雾霾检测装置都采用了控制器可实现自动、连续监测，但前两者只能用于室内雾霾检测，不能实现区域雾霾检监测；第三者虽然可实现区域雾霾监测，但是STM32F103芯片的存储空间小、对硬件的兼容性不高，该芯片与传感器进行大批量数据传输时易丢失数据，且监测数据实时传递耗费大量网络资源。

综上，Arduino UNO和STM32F103芯片的存储容量小、软件开发难度大；树莓派发开功能更强，但是与传感器直接连接时数据传递有滞后；检测数据实时传递，当数据采集密集、数据量大时，传输过程耗费网络资源量大且容易丢失数据。

发明内容

针对现有技术存在的缺陷，本发明提供了一种雾霾监测系统。采用Arduino连接传感器和树莓派，制成便携式检测器，解决了传感器与控制器之间的数据传递滞后问题；树莓派上烧录Android Things系统，降低了检测器功能开发难度和APP开发难度；树莓派连接缓存模块，扩充检测器的存储空间的同时，实现数据缓存并定期向外传输，加强数据传输安全性并节省了网络资源。

本发明所公开的一种雾霾监测系统，包括便携式检测器、云端和用户端。

其中，便携式检测器包括由Arduino连接的传感器和树莓派；传感器搭载在Arduino上，Arduino与树莓派通过杜邦线连接；树莓派上还烧录有Android Things操作系统；此外，树莓派还分别与缓存模块、定位模块、通讯模块及电源模块连接。

云端和用户端通过网络连接，云端与便携式检测器通过通讯模块连接。

树莓派是一个比较完整的微型电脑，具有较强的开发功能，且存储空间较大，但是与传感器直接连接时，数据传输有滞后；而传感器与Arduino连接时不存在这一问题。现有的部分检测器采用Arduino作控制器，但是，Arduino本身存储空间小，且可开发性差，单独作为检测器的控制器不利于检测器的运行和功能开发。研究发现，Arduino与树莓派连接时，数据可以快速从Arduino传递到树莓派上，且树莓派存储空间大、可发性强。所以，用Arduino将传感器与树莓派连接起来，可实现检测器的流畅运行及内部数据的快速传输。

树莓派和Arduino可无线连接或有线连接，作为优选，本发明中采用杜邦线连接树莓派和Arduino。这种连接方式不仅安装简单、不耗费网络资源，而且如此连接后二者之间的数据传输更畅通。

综上，通过Arduino作为媒介连接传感器和树莓派，解决了传感器和树莓派直接连接时运行不畅、数据传输不及时的问题；此外，树莓派具有较大的存储空间，可以将传感器的检测数据存储后定期向外传输，节省网络流量。

此外，Android Things操作系统主要运用于物联网及嵌入式设备，支持多种数据传输方式，可借助云端进行数据的处理，缩短开发产品周期。因此，本发明在树莓派上烧录Android Things系统，可加快系统开发速度，并可在云端上进行系统及APP的优化。同时，本发明所公开的监测系统还可随着Android Things操作系统的升级而自动升级。保证系统运行一直处于最佳状态，同时APP也能保持与用户端的最佳匹配度。

与此同时，系统的大部分程序都在树莓派上进行开发，Arduino仅保留一部分有关传感器行为的指令，降低Arduino的运行负荷，不仅使传感器运行更流畅，还为检测器及系统的后续优化提供了空间，可以直接在已有的Arduino板上添加新的传感器以增加检测数据的维度，提高系统监测精准度。

经过改进优化的便携式检测器，不仅运行流畅、内部数据传输即时，而且方便进行装置改进及系统优化。

作为优选，将本发明所述便携式检测器固定安装在监测位点上或随身携带。

再优选，所述便携式检测器中的传感器包括红外粉尘传感器，以及温度传感器、湿度传感器中的至少一种。所述的红外粉尘传感器可检测到大气中不同粒径的颗粒物含量，并可进一步计算出不同粒径范围的颗粒物浓度，例如，可检测计算出PM2.5、PM10，等。

作为优选，所述用户端包括一个或多个加载有APP的智能手机或电脑。再优选，本发明所述的用户主要是指科研单位或政府部门。本发明公开的检测系统主要用于区域雾霾监测，获得大量连续数据，对于科研单位和政府部门价值更大。

为更好的利用本发明提供的雾霾监测系统，本发明提供了一种雾霾监测方法，具体按照以下步骤实施：

步骤一，树莓派接收到监测信号后，向Arduino发出监测指令，Arduino开启传感器，传感器开机自检后开始检测，检测数据通过Arduino实时传输至树莓派；

其中，传感器每隔0.5-60s检测一次，连续检测0.5-8h后休息0.5-2h；

步骤二，树莓派将接收到的检测数据转化格式、通过定位模块添加位置信息后，缓存在缓存模块上，每间隔0.1-10h将缓存的数据进行打包、压缩后通过通讯模块传输至云端；

步骤三，云端接收到便携式检测器传递的数据的同时，抓取网络中的相关数据，将各类数据进行比对，自动生成雾霾监测报告，存储在云端；

步骤四，云端接收到用户端的请求时，将雾霾监测报告传输给用户端，供用户使用；

步骤三中所述的相关数据包括气象数据、交通流量数据、工矿企业数据、氮氧化物浓度、二氧化硫浓度中的一种或几种，气象数据包括风向、风速。

作为优选，步骤三中，树莓派将转化格式并添加位置信息后的数据一式两份，一份缓存后定时传输至云端，一份实时传输至云端。即同时进行实时传输和定时传输，这样可更大限度的保证数据的安全性。当周边环境中网络不稳定或中断时，实时传递的数据容易丢失，定时传递的数据可弥补丢失，起到备份效果；或当便携式检测器缓存、压缩数据等过程中发生故障时，实时传输的数据亦起到备份效果；两者均可保障系统数据的安全性。

再优选，云端收到便携式检测器定时传输的数据时，将其与收到的实时数据进行比对，当两份数据完全一致时，释放其中任意一份数据、另一份保留；当两份数据不一致时，则释放其中有缺漏的一份数据、保留另一份完整的数据。

进一步优选，云端将便携式检测器传递的数据和网络中的相关数据进行比对后，自动生成的雾霾监测报告中包括雾霾成因判断及雾霾变化趋势预测。

作为优选，传感器每隔0.5-30s检测一次，连续检测1-4h后休息0.5-1h；便携式检测器每隔0.1-5h向云端传输一次数据。传感器检测频率过高时，设备损伤大且能耗高；但是检测频率过低时，传感器待机时耗电也较高，且待机模式向检测模式启动的瞬间损耗也大，所以传感器的检测频率不易过高或过低。连续监测时间过长时，传感器产热量大，易导致运行故障，所以连续监测时间不易过长，检测一段时间后应休息一段时间，主要的传感器最好可以有多个、交替运行，如此可保证传感器使用寿命延长且检测数据稳定可靠。

综上，作为优选，本发明所述的雾霾监测系统中至少包括2个红外颗粒传感器及1个温度传感器或湿度传感器，所述的红外颗粒传感器交替运行；当红外颗粒传感器的检测值连续2次以上增大或下降，且增幅或降幅都超过25％时，树莓派发出指令、开启其他一种或几种传感器，并将检测频率提高1倍；当红外颗粒传感器的检测值连续2次以上波动，且变化幅度都小于10％时，树莓派发出指令，传感器恢复至初始检测状态。其中所述的增幅、降幅、变化幅度的计算方法为：后一个检测值与前一个检测值的差值除以前一个检测值，得到的数值按百分数计，取该百分数的绝对值即为所述的增幅、降幅、变化幅度；所述的增幅、降幅、变化幅度的计算公式为：|((后一个检测值-前一个检测值)/前一个检测值)×100％|。

进一步优选，雾霾监测系统中包括2个以上的红外颗粒传感器时，其中一个红外颗粒传感器连续检测1-4h后切换另一个红外颗粒传感器。

作为优选，上述步骤四中，向用户发送的雾霾监测报告中附有雾霾监测数据。用户可以根据自己的具体需求对雾霾监测数据进行二次利用，用于相关的科学研究或其他用途。

本发明所述的雾霾监测系统并不仅限于上述的结构和用途，本领域技术人员可以按本发明指导，更换或添加其他检测器或传感器，例如：将传感器换为重金属检测器、微生物传感器、或添加二氧化碳传感器等，就可将本发明所述的监测系统应用到其他监测领域，用于更多的研究中，例如，研究多种污染因子之间的协同作用或物化反应。

与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：

(1)传感器和树莓派通过Arduino连接，Arduino与树莓派通过杜邦线连接，避免检测数据传输滞后、使检测数据在检测器内快速、即时传输；

(2)树莓派上运行Android Things操作系统，使得便携式检测器不仅拥有更大存储空间、且能便捷的接入多种控件，降低系统和APP的开发难度；

(3)本发明所述的便携式检测器体积小，方便搭载在手环、手机等常用轻便设备上，使用更方便，可用于大范围、大批量的数据采集。

(4)树莓派与缓存模块连接，可将一段时间内的监测数据存储，定期打包压缩后传输，避免实时传输引起的网络资源浪费问题和数据丢失风险。

附图说明

图1是本发明实施例1所提供的一种雾霾监测系统的结构示意图。

其中，m和n均为大于1的整数。

具体实施方式

实施例1

如图1所示，一种雾霾监测系统包括便携式检测器1-n、云端及用户端1-m，用户端1-m与云端服务器通过网络连接，云端与便携式检测器1-n通过通讯模块连接。其中，n个便携式检测器结构相同，均包括由Arduino连接的传感器和树莓派；传感器搭载在Arduino上，Arduino与树莓派通过杜邦线连接；树莓派上烧录有Android Things操作系统；树莓派还与缓存模块、定位模块、通讯模块，及电源模块连接；用户端为加载有APP的智能手机和/或电脑。

其中，每个便携式检测器中的传感器包括1个红外颗粒传感器和1个温度传感器。

上述雾霾监测系统按照以下步骤进行雾霾监测:

步骤一，树莓派接收到云端发出的监测信号后，向Arduino发出监测指令，Arduino开启传感器，传感器开机自检后开始检测，检测数据通过Arduino实时传输至树莓派；

其中，传感器每隔0.5s检测一次，连续检测1h后休息0.5h；

步骤二，树莓派将接收到的检测数据转化格式并通过定位模块添加位置信息后，缓存在缓存模块上，每间隔0.1h将缓存的数据进行打包、压缩后，通过通讯模块将打包压缩好的数据传输至云端；

步骤三，云端接收到便携式检测器传递的数据的同时，抓取网络中的相关数据，将各类数据进行比对，自动生成雾霾监测报告，存储在云端；

步骤四，云端接收到用户端的请求后，将雾霾监测报告发送给用户端，供用户使用；

其中所述的相关数据包括气象数据、交通流量数据、工矿企业数据，气象数据包括风向、风速。

实施例2

利用实施例1提供的雾霾检测系统进行雾霾监测，操作步骤如实施例1所述，区别在于，步骤一中传感器每隔60s检测一次，连续检测8h后休息2h；步骤二中，每隔10h将缓存的数据进行打包、压缩、并通过通讯模块将打包压缩好的数据传输至云端。

实施例3

利用实施例1提供的雾霾检测系统进行雾霾监测，操作步骤如实施例1所述，区别在于，步骤一中传感器每隔30s检测一次，连续检测3h后休息1h；步骤二中，每隔2h将缓存的数据进行打包、压缩、并通过通讯模块将打包压缩好的数据传输至云端。

实施例1至3所述的监测方法中，传感器的检测频率和便携式检测器向云端传输数据的频率可根据监测区域的雾霾现状和监测点的数量、在给定范围内进行优选。例如，实施例1中需监测的区域面积大、工矿企业比较密集，或风向变化较大；为更准确地找到雾霾成因及变化规律，则应增加监测点数量、提高检测频率，在单位时间内检测到更多数据，相应的，向云端传输数据的频率也应提高。

实施例4

在实施例1所述的雾霾检测系统中，添加一个红外颗粒传感器和一个湿度传感器，即每个便携式检测器中的传感器包括2个红外颗粒传感器和1个温度传感器、1个湿度传感器。将所述雾霾检测系统中的n个便携式检测器固定安装在指定的检测位点上，树莓派与电源模块连接好。

上述雾霾监测系统按照以下步骤进行雾霾监测:

步骤一，树莓派接收到云端服务器发出的监测信号后，向Arduino发出监测指令，Arduino开启1个红外颗粒传感器，传感器开机自检后开始检测，检测数据通过Arduino实时传输至树莓派；

其中，传感器每隔2s检测一次，连续检测3h后更换另一个红外颗粒传感器进行检测；

红外颗粒传感器检测到的PM2.5值连续3次增大、且增幅都超过25％时，树莓派自动发出指令，开启温度传感器和湿度传感器、且传感器的检测频率变为每隔1s检测一次；当红外颗粒传感器检测到PM2.5值连续5次变化幅度都小于10％时，树莓派自动发出指令，关闭温度传感器和湿度传感器，且红外颗粒传感器的检测频率恢复为每隔2s检测一次；

步骤二，树莓派收到的检测数据转换格式并添加定位信息后一式两份，一份通过进入缓存模块缓存，每间隔0.5h将缓存的数据进行打包、压缩，并通过通讯模块传输至云端；另一份实时传输至云端；

步骤三，云端接收到便携式检测器定时传输的数据时，将其与收到的实时数据进行比对，保留一份完整的数据，释放另外一份；同时，抓取网络中的相关数据，将各类数据进行比对，自动生成雾霾监测报告，存储在云端；

其中所述的相关数据包括气象数据、交通流量数据、工矿企业数据、氮氧化物浓度、二氧化硫浓度，气象数据包括风向、风速；

步骤四，云端接收到用户端的请求后，将雾霾监测报告发送给用户端，供用户使用；

其中所述的雾霾监测报告中附有雾霾检测数据。

尽管本发明的实施方案已公开如上，但其并不仅仅限于说明书和实施方式中所列运用。它完全可以被适用于各种适合本发明的领域。对于熟悉本领域的人员而言，可容易地实现另外的修改。因此在不背离权利要求及等同范围所限定的一般概念下，本发明并不限于特定的细节和这里示出与描述的图例。

Claims (9)

1.一种雾霾监测系统，包括便携式检测器、云端和用户端，其特征在于，所述便携式检测器包括由Arduino连接的传感器和树莓派；所述传感器搭载在所述Arduino上，所述Arduino与所述树莓派通过杜邦线连接；所述树莓派上烧录有Android Things操作系统；

所述树莓派分别与缓存模块、定位模块、通讯模块及电源模块连接；

所述的云端和用户端通过网络连接，云端与便携式检测器通过通讯模块连接。

2.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述用户端包括一个或多个加载有APP的智能手机或电脑。

3.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述便携式检测器固定安装在监测位点上或随身携带。

4.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述的传感器包括红外粉尘传感器及温度传感器、湿度传感器中的至少一种。

5.一种利用权利要求1-4中任意一项所述的雾霾监测系统进行雾霾监测的方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一，树莓派接收到监测信号后，向Arduino发出监测指令，Arduino开启传感器，传感器开机自检后开始检测，检测数据通过Arduino实时传输至树莓派；

其中，传感器每隔0.5-60s检测一次，连续检测0.5-8h后休息0.5-2h；

步骤二，树莓派将接收到的检测数据转化格式并通过定位模块添加位置信息后缓存在缓存模块上，每间隔0.1-10h将缓存模块上的数据进行打包、压缩、并通过通讯模块将打包压缩好的数据传输至云端；

步骤三，云端接收到便携式检测器传递的数据的同时，抓取网络中的相关数据，将各类数据进行比对，自动生成雾霾监测报告，存储在云端；

步骤四，用户端向云端发送请求，云端接收到请求后将雾霾监测报告传输给用户端，供用户使用；

其中，步骤三中所述的相关数据包括气象数据、交通流量数据、工矿企业数据、氮氧化物浓度、二氧化硫浓度中的一种或几种，气象数据包括风向、风速。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述的传感器至少包括2个红外颗粒传感器及1个温度传感器或湿度传感器，所述的红外颗粒传感器交替运行；当红外颗粒传感器的检测值连续2次以上增大或下降，且增幅或降幅都超过25％时，树莓派发出指令、开启其他一种或几种传感器，并将检测频率提高1倍；当红外颗粒传感器的检测值连续2次以上变化，且变化幅度都小于10％时，树莓派发出指令，传感器恢复初始检测状态。

7.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述的传感器每隔0.5-30s检测一次，连续检测1-4h后休息0.5-1h；树莓派每隔0.1-5h向云端传输一次数据。

8.如权利要求5所述的方法，其特征在于，步骤二中，树莓派将接收到的检测数据转化格式并通过定位模块添加位置信息，得到的数据一式两份，一份缓存在缓存模块上，每间隔0.1-10h将缓存的数据打包、压缩后通过通讯模块传输至云端；另一份实时传输至云端。

9.如权利要求8所述的方法，其特征在于，云端收到便携式检测器定时传输的数据时，将其与收到的实时数据进行比对，当两份数据完全一致时，释放其中任意一份数据、另一份保留；当两份数据不一致时，则释放其中有缺漏的一份数据、保留另一份完整的数据。

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