空氣污染智能感知、識別與監(jiān)控

第1章　空氣質(zhì)量標準    001
1.1　典型空氣污染物    002
1.2　我國空氣質(zhì)量標準的制定    005
1.3　空氣質(zhì)量參數(shù)及分級    008
參考文獻    009
第2章　空氣污染影響因素    013
2.1　空氣細顆粒物研究背景    014
2.1.1　細顆粒物定義    014
2.1.2　細顆粒物的來源    016
2.1.3　細顆粒物的風險評估    020
2.2　空氣污染成因    022
2.2.1　生活生產(chǎn)因素    023
2.2.2　工業(yè)因素    026
2.2.3　自然因素    028
2.3　空氣污染擴散的原因    029
2.3.1　氣象因素    029
2.3.2　其他因素    031
參考文獻    033
第3章　空氣質(zhì)量監(jiān)控現(xiàn)狀    037
3.1　空氣質(zhì)量監(jiān)控的發(fā)展    038
3.1.1　世界空氣質(zhì)量監(jiān)控的發(fā)展    038
3.1.2　中國空氣質(zhì)量監(jiān)控的發(fā)展    039
3.1.3　國內(nèi)外空氣質(zhì)量監(jiān)控的不足之處    041
3.2　空氣質(zhì)量監(jiān)控途徑    042
3.3　空氣污染防治措施    043
參考文獻    050
第4章　空氣質(zhì)量影像分析相關技術    053
4.1　空氣質(zhì)量智能感知概述    054
4.1.1 　空氣質(zhì)量智能感知意義    054
4.1.2　空氣質(zhì)量智能感知技術    054
4.2　影像獲取裝置分析    056
4.2.1　影像獲取裝置概述    056
4.2.2　影像獲取裝置工作原理    058
4.3　影像質(zhì)量評價    059
4.3.1　影像質(zhì)量評價內(nèi)容    059
4.3.2　影像質(zhì)量評價方法    060
4.4　影像存儲與傳輸    066
4.4.1　影像存儲方式    066
4.4.2　影像傳輸方式    067
參考文獻    069
第5章　空氣質(zhì)量智能感知系統(tǒng)設計及技術實現(xiàn)    073
5.1　空氣污染預警和溯源    074
5.1.1　空氣污染影響因素    074
5.1.2　空氣質(zhì)量預測預警建模    074
5.1.3　預測數(shù)據(jù)來源    075
5.2　煙霧氣體的感知    076
5.2.1　煙霧影像的特征分析    076
5.2.2　煙霧影像的特征提取與檢測框架搭建    079
5.2.3　煙霧檢測網(wǎng)絡實現(xiàn)細節(jié)    083
5.2.4　實驗驗證與性能對比    086
5.3　汽車尾氣智能感知    089
5.4　水泥熟料燒成系統(tǒng)NOx 濃度感知    090
5.4.1　水泥熟料燒成系統(tǒng)研究    090
5.4.2　工藝流程    093
5.4.3　窯爐中NOx 濃度的感知    093
5.5　放空火炬煙氣感知    094
5.5.1　放空火炬概述    094
5.5.2　放空火炬燃燒狀態(tài)感知研究    103
參考文獻    105
第6章　空氣質(zhì)量智能識別方法    109
6.1　空氣質(zhì)量智能識別概述    110
6.1.1　空氣質(zhì)量智能識別意義    110
6.1.2　空氣質(zhì)量智能識別技術    110
6.2　影像數(shù)據(jù)處理    111
6.2.1　影像基本特征    111
6.2.2　影像處理的一般方式    115
6.2.3　影像處理的發(fā)展及其趨勢    118
6.3　影像質(zhì)量增強    119
6.3.1　圖像恢復與增強    119
6.3.2　圖像恢復與增強研究方向    123
6.3.3　圖像恢復與增強研究現(xiàn)狀    131
6.4　影像模式識別    134
6.4.1 　模式識別原理及現(xiàn)狀    134
6.4.2　模式識別問題分類    136
參考文獻    140
第7章　空氣細顆粒物及汽車尾氣識別方法    147
7.1　空氣質(zhì)量預測預警中的智能識別    148
7.1.1 　預測數(shù)據(jù)特性分析與潛勢研究    148
7.1.2　空氣污染預測建模    158
7.1.3　預測結(jié)果對比與分析    172
7.2　空氣細顆粒物監(jiān)測    183
7.2.1　細顆粒物的特征提取    184
7.2.2　細顆粒物的回歸估計    195
7.2.3　實驗驗證與性能估計    199
7.3　汽車尾氣智能檢測    205
7.3.1　傳統(tǒng)的汽車尾氣檢測技術    205
7.3.2　汽車尾氣智能檢測技術    205
7.3.3　基于深度學習的智能檢測網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)設計    207
7.3.4　汽車尾氣智能檢測模型實驗分析    214
參考文獻    221
第8章　空氣質(zhì)量智能建模與監(jiān)測方法    227
8.1　煙霧濃度的識別    228
8.1.1　煙霧濃度識別方法的發(fā)展    228
8.1.2　煙霧濃度識別算法框架搭建    229
8.1.3　煙霧濃度識別網(wǎng)絡實現(xiàn)細節(jié)    235
8.1.4　實驗驗證與性能對比    236
8.1.5　典型應用    239
8.2　NOx 濃度智能監(jiān)測原理分析    242
8.2.1　機理模型    242
8.2.2　數(shù)據(jù)驅(qū)動模型    245
8.2.3　混合模型    247
8.3　放空火炬煙氣智能監(jiān)測系統(tǒng)設計    248
8.3.1　火炬煙氣檢測模型設計分析    248
8.3.2　建立火炬煙氣監(jiān)測模型    251
8.3.3　火炬煙氣監(jiān)測實驗結(jié)果分析    257
8.3.4　基于影像的火炬煙氣監(jiān)測模型小結(jié)    261
參考文獻    262
第9章　空氣質(zhì)量智能監(jiān)控方法與系統(tǒng)設計    269
9.1　空氣質(zhì)量智能監(jiān)控方法    270
9.1.1　傳統(tǒng)控制技術    270
9.1.2　智能控制技術    270
9.2　系統(tǒng)設計準則    271
9.2.1　系統(tǒng)設計的穩(wěn)定性    271
9.2.2　系統(tǒng)設計的快速性    272
9.2.3　系統(tǒng)設計的準確性    272
9.2.4　系統(tǒng)設計的魯棒性    273
9.3　基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的水泥窯NOx 預測模型    274
9.3.1　模型設計分析    274
9.3.2　模型構(gòu)建及算法設計    276
9.3.3　模型驗證    279
9.4　火炬煙氣智能控制系統(tǒng)分析    285
9.4.1　工況分析    286
9.4.2　環(huán)境分析    287
9.4.3　控制系統(tǒng)分析    288
9.5　火炬煙氣智能控制方案設計    292
9.5.1　系統(tǒng)設計應用目的    292
9.5.2　火炬煙氣智能檢測方案設計    293
9.5.3　放空火炬智能控制算法設計    297
9.5.4　放空火炬試驗場地控制系統(tǒng)設計    304
9.5.5　放空火炬試驗場地操作系統(tǒng)設計    306
參考文獻    311