智能手机也可以当空气质量监测仪
场景描述：印度理工学院团队开发手机应用，利用手机拍照功能，实时分析并提供空气质量评估，以应对全球空气污染问题。此创新解决方案既经济又便捷，让人们通过智能手机就能监测空气质量。关键词：空气质量，AQI（空气质量指数），图像分析。
空气质量监测面临挑战：全球众多城市，包括北京、兰州、成都、印度德里、韩国首尔、泰国清迈等，都遭受严重的空气污染问题，尤其在冬季。空气污染不仅限制了人们的活动，还引发了健康问题，据估计，全球因空气污染导致的死亡人数达到880万。
解决策略：印度理工学院的学生团队设计了基于手机照片的空气质量评估系统，利用图像分析技术预测AQI（空气质量指数），并提供相应的污染警告。此系统不仅能够实时监测，还具有经济性，适合作为大规模部署的解决方案。
系统组成：应用集成了移动应用程序、TensorFlow Lite、Firebase、亚马逊EC2和ML Kit等组件。移动应用程序负责捕捉图像和预测AQI等级，TensorFlow Lite在设备上处理图像并提供预测，Firebase用于数据传输和模型定制，亚马逊EC2用于训练模型，ML Kit则负责模型托管和自动加载。
模型开发：团队开发了两个基于图像的机器学习模型，一个使用用户上传照片的特征预测AQI，另一个专门针对包含至少50%天际线的图像进行预测。模型使用了暗通道概念、天空颜色、渐变、熵、RMS对比度、湿度等特征进行训练，并利用Transfer Learning（迁移学习）优化分类器准确度。
用户自定义模型：考虑到每个智能手机相机规格的差异，团队为每个用户提供定制化的机器学习模型。通过收集用户的连续7天图像，并从中提取特征进行训练，然后与气象参数的时间模型结合，以提高推理精度和个性化预测。
数据集与模型优化：团队从印度政府网站收集了德里的气象数据集，并使用LASSO优化和岭回归选择关键参数。关键参数包括前一小时的PM2.5浓度、各种气体浓度以及露点。通过训练和测试这些数据集，模型准确率达到了90%。
系统部署与应用：此简单但有效的系统在空气质量监测方面展现出了潜力，能够帮助人们实时了解所在地区的空气质量，从而采取适当的防护措施。然而，系统的实际应用效果还需进一步深入探索和改进。
多重随机标签