CN114522262A - 一种基于人工智能的公共交通区域环境监测分析管理系统 - Google Patents

一种基于人工智能的公共交通区域环境监测分析管理系统 Download PDF

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Abstract

本发明涉及公共交通环境监测管理技术领域，具体公开一种基于人工智能的公共交通区域环境监测分析管理系统，通过在公交车内设置环境监测终端，用于在公交车运营过程中实时对各检测点所处区域的空气质量参数进行检测，从中识别出污染检测区域，进而记录污染检测区域的编号并评估污染检测区域对应的空气污染程度指数，由此启动公交车上的空气净化系统对污染检测区域进行针对净化，由各检测点所处区域的空气质量检测设备进行环境微生物参数检测，进而从中筛选出危险检测点，进而确定危险检测点对应的消毒特定区域，由此自动打开危险检测点对应消毒特定区域内的消毒风孔，对危险检测点所处区域进行消毒杀菌。

Description

一种基于人工智能的公共交通区域环境监测分析管理系统
技术领域
本发明涉及公共交通环境监测管理技术领域，特别涉及公交车区域环境监测管理技术，具体为一种基于人工智能的公共交通区域环境监测分析管理系统。
背景技术
随着城市化进程的加快，城市的人口逐渐增多，经济活动日益频繁，城市公共交通已成为解决城市居民出行问题的有效途径，在众多公共交通工具中，公交车凭借其站点多、时间短、候车便捷、车次多的优势，成为人们出行最方便的公共交通工具。
然而，在公交车运营过程中，由于人流量较大，空间狭小并且密闭，很容易出现二氧化碳浓度过高、空气污浊的现象，进而导致公交车内空气质量不佳，从而加重了乘客的呼吸负担；另外过多的人流量使得空气中携带的细菌、病毒等微生物的含量也在增加，使得乘客的健康安全受到威胁，在这种情况下，为了提升公交车内乘坐环境的空气质量，保障乘客的乘坐健康，对公交车内的乘坐环境进行空气质量监测管理显得尤为必要。
但是现有技术中对公交车内乘坐环境的空气质量监测管理过于笼统，缺乏针对性、灵活性，具有体现在下述两个方面：1.现有技术中采用空气净化系统对公交车内的乘坐环境进行空气净化过程中，一方面空气净化系统的开机控制是以公交车的运营时间段为控制依据，一般在公交车的整个运营时间段均处于运行状态，且各个出风口均处于工作状态，空气净化系统长时间大范围处于运行状态，会导致其寿命缩短，另一方面，空气净化系统在整个开启过程中的净化风速在开启时设定后就固定不变了，无法根据公交车内乘坐环境的空气污染程度进行智能调控，导致调控灵活性不强，再一方面，目前空气净化系统在实施净化操作过程中无法针对公交车内的污染区域进行针对性净化，使得空气净化操作过于盲目、笼统，缺乏净化方向，在很大程度上影响了净化效果。
2.现有技术中对公交车内乘坐环境的消毒杀菌都是由人工携带消毒设备在公交车内进行消毒杀菌操作，不仅降低了消毒效率，还增加了人工管理成本，同时由于无法获取公交车内乘坐环境的实际微生物分布特征，使得人工消毒无法实现针对性消毒，导致消毒效果不佳，进而无法有效保障乘客的乘坐健康。
发明内容
为了解决相关领域的技术问题，本发明提供了一种基于人工智能的公共交通区域环境监测分析管理系统，该系统采取的技术方案如下：一种基于人工智能的公共交通区域环境监测分析管理系统，包括：公交车区域环境监测终端设置模块，用于在公交车上设置环境监测终端和语音提示终端，其中环境监测终端包括空气质量检测设备、空气消毒设备和乘客监控设备，且空气消毒设备内设置的消毒药品为二氧化氯。
空气质量参数采集模块，用于在公交车运营过程中由公交车上设置的空气质量检测设备实时对各检测点所处区域的空气质量参数进行检测。
空气污染识别分析模块，用于对各检测点所处区域的空气质量参数进行分析，识别各检测点所处区域是否存在空气污染，若存在，则将存在空气污染的检测点所处区域记为污染检测区域，进而记录污染检测区域的编号，同时评估污染检测区域对应的空气污染程度指数。
污染检测区域针对净化处理模块，用于基于污染检测区域的编号及其对应的空气污染程度指数启动公交车上的空气净化系统对污染检测区域进行针对净化。
乘客乘坐密集度监测分析模块，用于由公交车上设置的人员监控设备对所属乘坐区域的乘客进行乘坐状态图像采集，由此分析公交车上各乘坐区域的乘客乘坐密集度。
环境管理数据库，用于存储单位空间体积对应各空气质量参数的标准允许值，并存储各种净化风速对应的净化需求力度系数范围。
密集乘坐区域乘客智能导流模块，用于将公交车上各乘坐区域的乘客乘坐密集度与设定的允许乘坐密集度进行对比，若某乘坐区域的乘客乘坐密集度大于设定的允许乘坐密集度，则将该乘坐区域记为密集乘坐区域，此时识别当前公交车上存在的宽松乘坐区域，并统计宽松乘坐区域的数量，若宽松乘坐区域只有一个，则启动语音提示终端引导密集乘坐区域内的乘客向宽松乘坐区域移动，若宽松乘坐区域存在多个，则构建各宽松乘坐区域对应的指定检测点集合，由此确定各宽松乘坐区域对应的平均空气环境品质系数，进而从中筛选出平均空气环境品质系数最大的宽松乘坐区域作为目标宽松乘坐区域，从而启动语音提示终端引导密集乘坐区域内的乘客向目标宽松乘坐区域移动。
空气消毒智能执行模块，用于捕捉公交车对应的消毒时间点，由此在消毒时间点启动空气消毒设备对公交车进行智能消毒。
在上述方案基础上，所述公交车区域环境监测终端设置模块包括空气质量检测设备设置单元、空气消毒设备设置单元和乘客监控设备设置单元，其中空气质量检测设备设置单元用于在公交车的车顶区域、周围侧壁区域和地面区域均匀布设若干检测点，并对布设的各检测点进行编号，进而在各检测点位置设置空气质量检测终端，用于采集各检测点所处区域的空气质量参数，其中空气消毒设备设置单元，用于在公交车上的特定区域均匀设置消毒风孔，其中乘客监控设备设置单元用于获取公交车的乘坐空间体积，将其进行乘坐区域划分，并对划分的各乘坐区域进行编号，同时在各乘坐区域设置监控摄像头，用于采集各乘坐区域的乘坐状态图像。
在上述方案基础上，所述特定区域为空气净化系统的出风口区域、公交车的四周侧壁区域和公交车的侧壁与地面连接区域，其中各特定区域分别对应一个消毒杀菌空间。
在上述方案基础上，所述空气质量参数包括PM2.5浓度、二氧化碳浓度、甲苯浓度、甲醛浓度和TVOC浓度。
在上述方案基础上，所述识别各检测点所处区域是否存在空气污染对应的识别步骤如下：从环境管理数据库中提取单位空间体积对应各空气质量参数的标准允许值。
根据公交车的内部空间体积和单位空间体积对应各空气质量参数的标准允许值获取该公交车所属内部空间对应各空气质量参数的标准允许值。
将各检测点所处区域的空气质量参数与该公交车所属内部空间对应各空气质量参数的标准允许值进行对比，若某检测点所处区域的某空气质量参数大于该空气质量参数对应的标准允许值，则识别该检测点所处区域存在空气污染。
在上述方案基础上，所述评估污染检测区域对应的空气污染程度指数具体包括：统计污染检测区域对应的异常空气质量参数数量，并将各异常空气质量参数依次编号为1，2，...，i，...，n，其中
Figure 106243DEST_PATH_IMAGE001
。
基于各异常空气质量参数获取该公交车所属内部空间对应各异常空气质量参数的标准允许值，记为
Figure 314370DEST_PATH_IMAGE002
。
将污染检测区域对应各异常空气质量参数的检测值与该异常空气质量参数对应的标准允许值进行对比，评估污染检测区域对应的空气污染程度指数，其计算公式为
Figure 17884DEST_PATH_IMAGE003
，
Figure 94293DEST_PATH_IMAGE004
表示为污染检测区域对应的空气污染程度指数，
Figure 98021DEST_PATH_IMAGE005
表示为污染检测区域对应第i个异常空气质量参数的检测值。
在上述方案基础上，所述基于污染检测区域的编号及其对应的空气污染程度指数启动公交车上的空气净化系统对污染检测区域进行针对净化具体包括：基于污染检测区域的编号定位污染检测区域处于公交车内部空间中的位置。
将空气净化系统对应各出风口处于公交车内部空间中的位置与污染检测区域处于公交车内部空间中的位置进行对比，从中筛选出相距最近的出风口，记为目标出风口。
根据目标出风口与污染检测区域处于公交车内部空间中的位置确定污染检测区域对应的净化距离和需求格栅净化角度。
将污染检测区域对应的净化距离和空气污染程度指数导入净化需求力度系数计算公式中，得到污染检测区域对应的净化需求力度系数，其中净化需求力度系数计算公式为
Figure 352416DEST_PATH_IMAGE006
，
Figure 543226DEST_PATH_IMAGE007
表示为污染检测区域对应的净化需求力度系数，
Figure 33113DEST_PATH_IMAGE008
、
Figure 360190DEST_PATH_IMAGE009
分别表示为预定义空气污染程度值、预定义净化距离，a、b分别表示为空气污染程度指数、净化距离对应的权重占比值，且
Figure 34753DEST_PATH_IMAGE010
、
Figure 712859DEST_PATH_IMAGE011
。
将污染检测区域对应的净化需求力度系数与环境管理数据库中各种净化风速对应的净化需求力度系数范围进行匹配，从中获取污染检测区域对应的需求净化风速。
调控空气净化系统中目标出风口对应的净化风速和格栅放置角度，使其分别满足需求净化风速和需求格栅净化角度，完成污染检测区域对应的空气净化。
在上述方案基础上，所述分析公交车上各乘坐区域的乘客乘坐密集度对应的分析过程参见如下步骤：从各乘坐区域对应的乘坐状态图像中提取乘客数量。
获取各乘坐区域对应的空间体积。
将各乘坐区域对应的乘客数量和空间体积代入乘客乘坐密集度计算公式中，计算出各乘坐区域对应的乘客乘坐密集度，其中乘客乘坐密集度计算公式为
Figure 6438DEST_PATH_IMAGE012
。
在上述方案基础上，所述确定各宽松乘坐区域对应的平均空气环境品质系数具体如下：获取各宽松乘坐区域的编号，可记为1，2，...，j，...，m。
从各宽松乘坐区域对应的指定检测点集合中获取集合内各指定检测点对应的编号，可记为1，2，...，d，...，k。
根据各宽松乘坐区域对应的各指定检测点，启动相应指定检测点位置处的空气质量检测设备进行空气质量参数检测，得到各宽松乘坐区域对应各指定检测点所处区域的当前空气质量参数。
将各宽松乘坐区域对应各指定检测点所处区域的当前空气质量参数与该公交车所属内部空间对应各空气质量参数的标准允许值进行对比，统计各宽松乘坐区域对应各指定检测点的空气环境品质系数，其计算公式为
Figure 594545DEST_PATH_IMAGE013
，
Figure 49797DEST_PATH_IMAGE014
表示为第j个宽松乘坐区域对应第d个指定检测点所处区域的空气环境品质系数，
Figure 480778DEST_PATH_IMAGE015
、
Figure 437102DEST_PATH_IMAGE016
、
Figure 4349DEST_PATH_IMAGE017
、
Figure 896082DEST_PATH_IMAGE018
、
Figure 424146DEST_PATH_IMAGE019
分别表示为第j个宽松乘坐区域对应第d个指定检测点所处区域的PM2.5浓度、二氧化碳浓度、甲苯浓度、甲醛浓度、TVOC浓度，
Figure 59527DEST_PATH_IMAGE020
、
Figure 215702DEST_PATH_IMAGE021
、
Figure 278336DEST_PATH_IMAGE022
、
Figure 277385DEST_PATH_IMAGE023
、
Figure 716456DEST_PATH_IMAGE024
分别表示为该公交车所属内部空间对应PM2.5浓度、二氧化碳浓度、甲苯浓度、甲醛浓度、TVOC浓度的标准允许值。
将各宽松乘坐区域对应各指定检测点的空气环境品质系数进行均值计算，得到各宽松乘坐区域对应的平均空气环境品质系数。
在上述方案基础上，所述在消毒时间点启动空气消毒设备对公交车进行智能消毒对应的消毒过程如下：通过公交车上各检测点所处区域的空气质量检测设备进行环境微生物参数检测，得到各检测点所处区域的环境微生物参数。
基于各检测点所处区域的环境微生物参数判断是否存在危险检测点，若存在，则记录危险检测点的编号，并获取危险检测点对应的消毒特定区域。
自动打开危险检测点对应消毒特定区域内的消毒风孔，对检测点所处区域进行消毒杀菌。
与现有技术相比，本发明具有以下优点：1.本发明通过在公交车内设置环境监测终端，用于在公交车运营过程中实时对各检测点所处区域的空气质量参数进行检测，从中识别出污染检测区域，进而基于污染检测区域处于公交车内部空间中的位置从空气净化系统对应的若干出风口中筛选出污染检测区域对应的目标出风口，从而启动目标出风口，使得只在公交车内的乘坐环境存在空气污染的情况下才运行空气净化系统，实现了空气净化系统在开启时间和开启范围的按需控制，有效克服了现有空气净化系统的开机控制是以公交车的运营时间段为控制依据造成的不足，进而大大提高了空气净化系统的使用寿命。
2.本发明在识别出污染检测区域后，评估污染检测区域对应的空气污染程度指数，进而基于污染检测区域处于公交车内部空间中的位置及其对应的空气污染程度指数确定污染检测区域对应的需求净化风速和需求格栅净化角度，从而智能调控目标出风口的净化风速和格栅放置角度，使其分别满足需求净化风速和需求格栅净化角度，一方面实现了净化风速的智能调控，体现了净化风速调控的灵活性，另一方面实现了污染检测区域的针对性、精准性净化，强化空气净化的方向性，有效避免了盲目笼统净化带来的缺陷，不仅提高了净化效率，还提高了净化效果。
3.本发明通过在公交车内的特定区域处均匀设置消毒风孔，并由各检测点所处区域的空气质量检测设备进行环境微生物参数检测，进而从中筛选出危险检测点，进而确定危险检测点对应的消毒特定区域，由此自动打开危险检测点对应消毒特定区域内的消毒风孔，对危险检测点所处区域进行消毒杀菌，实现了公交车乘坐环境的自动化消毒杀菌，由于采取自动消毒杀菌操作，不需要人工参与，一方面大大提高了消毒效率，减少了人工管理成本，另一方面通过公交车内布设的空气质量检测设备对公交车内乘坐环境的实际微生物分布特征进行获取，实现了公交车内乘坐环境的针对性消毒杀菌，大大减少了无效消毒的发生率，有利于增强消毒效果，间接提升乘客乘坐健康的保障率。
4.本发明在公交车运营过程中还对乘客的乘坐密集度进行实时监测，及时识别出公交车内处存在的密集乘坐区域，进而对密集乘坐区域内的乘客向空气环境品质佳的宽松乘坐区域引导，实现了乘客人流的智能疏导，不仅提高了乘客的乘坐舒适度，还保障了乘客乘坐区域的空气质量，从而大大提升了乘客的乘坐体验感。
附图说明
利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。
图1为本发明系统模块连接示意图。
图2为本发明的公交车区域环境监测终端设置模块连接示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
参照图1所示，本发明提供一种基于人工智能的公共交通区域环境监测分析管理系统，包括公交车区域环境监测终端设置模块、空气质量参数采集模块、空气污染识别分析模块、污染检测区域针对净化处理模块、乘客乘坐密集度监测分析模块、环境管理数据库、密集乘坐区域乘客智能导流模块和空气消毒智能执行模块，其中公交车区域环境监测终端设置模块分别与空气质量参数采集模块、乘客乘坐密集度监测分析模块和空气消毒智能执行模块连接，空气质量参数采集模块与空气污染识别分析模块连接，空气污染识别分析模块与污染检测区域针对净化处理模块连接，乘客乘坐密集度监测分析模块与密集乘坐区域乘客智能导流模块连接。
所述公交车区域环境监测终端设置模块用于在公交车上设置环境监测终端和语音提示终端，其中环境监测终端包括空气质量检测设备、空气消毒设备和乘客监控设备，且空气消毒设备内设置的消毒药品为二氧化氯。
在一个具体实施例中，参照图2所示，公交车区域环境监测终端设置模块包括空气质量检测设备设置单元、空气消毒设备设置单元和乘客监控设备设置单元。
其中空气质量检测设备设置单元用于在公交车的车顶区域、周围侧壁区域和地面区域均匀布设若干检测点，并对布设的各检测点进行编号，进而在各检测点位置设置空气质量检测终端，用于采集各检测点所处区域的空气质量参数，其中空气质量参数包括PM2.5浓度、二氧化碳浓度、甲苯浓度、甲醛浓度和TVOC浓度。
其中空气消毒设备设置单元用于在公交车上的特定区域均匀设置消毒风孔，上述中的特定区域包括空气净化系统的出风口区域、公交车的四周侧壁区域和公交车的侧壁与地面连接区域，且各特定区域分别对应一个消毒杀菌空间，示例性地，空气净化系统的出风口区域对应的消毒杀菌空间为公交车内的车顶区域空间，公交车的四周侧壁区域对应的消毒杀菌空间为公交车内的座椅区域空间，公交车的侧壁与地面连接区域对应的消毒杀菌空间为公交车内的地面区域空间。
需要说明的是，上述在空气净化系统的出风口区域设置特定区域目的是当公交车内的车顶区域空间存在微生物超标时，可以利用出风口的风将消毒风孔内的消毒气体扩散到车顶区域空间中，从而提高消毒的利用率，进而提升消毒效果。
再次需要说明的是，上述提到的各特定区域分别设置一个消毒药水存储罐，用于对各特定区域内布设的若干消毒风孔提供消毒药气体的气化，其中消毒药水存储罐内存储的消毒药水为二氧化氯。
其中乘客监控设备设置单元用于获取公交车的乘坐区域空间总体积，将其进行乘坐区域划分，并对划分的各乘坐区域进行编号，同时在各乘坐区域设置监控摄像头，用于采集各乘坐区域的乘坐状态图像。
在一个具体实施例中，对公交车内的总乘坐空间进行乘坐子空间划分对应的具体划分方式如下：获取单个监控摄像头能够监控的空间体积。
将公交车内的乘坐区域空间总体积按照单个监控摄像头能够监控的空间体积进行划分，得到划分的若干乘坐区域。
所述空气质量参数采集模块用于在公交车运营过程中由公交车上设置的空气质量检测设备实时对各检测点所处区域的空气质量参数进行检测。
所述空气污染识别分析模块用于对各检测点所处区域的空气质量参数进行分析，识别各检测点所处区域是否存在空气污染，其具体识别步骤如下：从环境管理数据库中提取单位空间体积对应各空气质量参数的标准允许值。
根据公交车的内部空间体积和单位空间体积对应各空气质量参数的标准允许值获取该公交车所属内部空间对应各空气质量参数的标准允许值。
将各检测点所处区域的空气质量参数与该公交车所属内部空间对应各空气质量参数的标准允许值进行对比，若某检测点所处区域的某空气质量参数大于该空气质量参数对应的标准允许值，则识别该检测点所处区域存在空气污染，该空气质量参数记为异常空气质量参数。
当识别出某检测点所处区域存在空气污染时，则将存在空气污染的检测点所处区域记为污染检测区域，进而记录污染检测区域的编号，同时评估污染检测区域对应的空气污染程度指数，具体评估过程包括：统计污染检测区域对应的异常空气质量参数数量，并将各异常空气质量参数依次编号为1，2，...，i，...，n，其中
Figure 258296DEST_PATH_IMAGE025
。
基于各异常空气质量参数获取该公交车所属内部空间对应各异常空气质量参数的标准允许值，记为
Figure 367198DEST_PATH_IMAGE026
。
将污染检测区域对应各异常空气质量参数的检测值与该异常空气质量参数对应的标准允许值进行对比，评估污染检测区域对应的空气污染程度指数，其计算公式为
Figure 728909DEST_PATH_IMAGE027
，
Figure 706092DEST_PATH_IMAGE028
表示为污染检测区域对应的空气污染程度指数，
Figure 836859DEST_PATH_IMAGE029
表示为污染检测区域对应第i个异常空气质量参数的检测值。
在上述空气污染程度指数计算公式中，各异常空气质量参数的检测值与该异常空气质量参数对应的标准允许值之间差距越大，空气污染程度指数越大，表明空气污染程度越高。
所述污染检测区域针对净化处理模块用于基于污染检测区域的编号及其对应的空气污染程度指数启动公交车上的空气净化系统对污染检测区域进行针对净化，其具体执行过程如下：基于污染检测区域的编号定位污染检测区域处于公交车内部空间中的位置。
将空气净化系统对应各出风口处于公交车内部空间中的位置与污染检测区域处于公交车内部空间中的位置进行对比，从中筛选出相距最近的出风口，记为目标出风口。
本发明实施例通过在公交车内设置环境监测终端，用于在公交车运营过程中实时对各检测点所处区域的空气质量参数进行检测，从中识别出污染检测区域，进而基于污染检测区域处于公交车内部空间中的位置从空气净化系统对应的若干出风口中筛选出污染检测区域对应的目标出风口，从而启动目标出风口，使得只在公交车内的乘坐环境存在空气污染的情况下才运行空气净化系统，实现了空气净化系统在开启时间和开启范围的按需控制，有效克服了现有空气净化系统的开机控制是以公交车的运营时间段为控制依据造成的不足，进而大大提高了空气净化系统的使用寿命。
根据目标出风口与污染检测区域处于公交车内部空间中的位置确定污染检测区域对应的净化距离和需求格栅净化角度，其中净化距离的确定方法为首先获取污染检测区域对应的检测点编号，由此定位出污染检测区域对应检测点的位置坐标，然后获取目标出风口对应中心点的位置坐标，由此基于上述位置坐标，得到污染检测区域与目标出风口之间的距离，进而将其作为污染检测区域对应的净化距离。
其中需求格栅净化角度的确定方法为首先根据污染检测区域处于公交车内部空间中的位置构建污染检测区域所在水平面，由此获取目标出风口距离污染检测区域所在水平面的垂线距离，将其记为目标垂线距离，同时确定垂足位置，在这种情况下污染检测区域对应的检测点、目标出风口对应的中心点和垂足组建成一个三角形，从而根据反余弦三角函数计算出污染检测区域对应的需求格栅净化角度，示例性地，需求格栅净化角度的计算公式为
Figure 631509DEST_PATH_IMAGE030
。
将污染检测区域对应的净化距离和空气污染程度指数导入净化需求力度系数计算公式中，得到污染检测区域对应的净化需求力度系数，其中净化需求力度系数计算公式为
Figure 480516DEST_PATH_IMAGE006
，
Figure 995811DEST_PATH_IMAGE031
表示为污染检测区域对应的净化需求力度系数，
Figure 387609DEST_PATH_IMAGE032
、
Figure 962947DEST_PATH_IMAGE033
分别表示为预定义空气污染程度值、预定义净化距离，是便于计算的，a、b分别表示为空气污染程度指数、净化距离对应的权重占比值，且
Figure 299250DEST_PATH_IMAGE034
、
Figure 742870DEST_PATH_IMAGE035
。
需要说明的是，在上述净化需求力度系数计算公式中，净化距离和空气污染程度指数对净化需求力度系数的影响均为正影响，即净化距离越大、空气污染程度指数越大，净化需求力度系数越大，表明污染检测区域的净化需求力度越高。
将污染检测区域对应的净化需求力度系数与环境管理数据库中各种净化风速对应的净化需求力度系数范围进行匹配，从中获取污染检测区域对应的需求净化风速。
调控空气净化系统中目标出风口对应的净化风速和格栅放置角度，使其分别满足需求净化风速和需求格栅净化角度，完成污染检测区域对应的空气净化。
本发明实施例在识别出污染检测区域后，评估污染检测区域对应的空气污染程度指数，进而基于污染检测区域处于公交车内部空间中的位置及其对应的空气污染程度指数确定污染检测区域对应的需求净化风速和需求格栅净化角度，从而智能调控目标出风口的净化风速和格栅放置角度，使其分别满足需求净化风速和需求格栅净化角度，一方面实现了净化风速的智能调控，体现了净化风速调控的灵活性，另一方面实现了污染检测区域的针对性、精准性净化，强化空气净化的方向性，有效避免了盲目笼统净化带来的缺陷，不仅提高了净化效率，还提高了净化效果。
所述乘客乘坐密集度监测分析模块用于由公交车上设置的人员监控设备对所属乘坐区域的乘客进行乘坐状态图像采集，由此分析公交车上各乘坐区域的乘客乘坐密集度，其分析过程参见如下步骤：从各乘坐区域对应的乘坐状态图像中提取乘客数量。
获取各乘坐区域对应的空间体积。
将各乘坐区域对应的乘客数量和空间体积代入乘客乘坐密集度计算公式中，计算出各乘坐区域对应的乘客乘坐密集度，其中乘客乘坐密集度计算公式为
Figure 848229DEST_PATH_IMAGE036
。
所述环境管理数据库用于存储单位空间体积对应各空气质量参数的标准允许值，并存储各种净化风速对应的净化需求力度系数范围。
所述密集乘坐区域乘客智能导流模块用于将公交车上各乘坐区域的乘客乘坐密集度与设定的允许乘坐密集度进行对比，若某乘坐区域的乘客乘坐密集度大于设定的允许乘坐密集度，则将该乘坐区域记为密集乘坐区域，此时识别当前公交车上存在的宽松乘坐区域，具体识别方法为若某乘坐区域的乘客乘坐密度度小于设定的允许乘坐密集度，则将该乘坐区域记为宽松乘坐区域，此时统计宽松乘坐区域的数量，若宽松乘坐区域只有一个，则启动语音提示终端引导密集乘坐区域内的乘客向宽松乘坐区域移动，若宽松乘坐区域存在多个，则构建各宽松乘坐区域对应的指定检测点集合，其具体确定方法为获取各宽松乘坐区域对应的空间范围，并定位各检测点处于公交车内部空间中的位置坐标，从中筛选出落入各宽松乘坐区域对应空间范围内的检测点，进而将其构成各宽松乘坐区域对应的指定检测点集合，从而确定各宽松乘坐区域对应的平均空气环境品质系数，具体如下：获取各宽松乘坐区域的编号，可记为1，2，...，j，...，m。
从各宽松乘坐区域对应的指定检测点集合中获取集合内各指定检测点对应的编号，可记为1，2，...，d，...，k。
根据各宽松乘坐区域对应的各指定检测点，启动相应指定检测点位置处的空气质量检测设备进行空气质量参数检测，得到各宽松乘坐区域对应各指定检测点所处区域的当前空气质量参数。
将各宽松乘坐区域对应各指定检测点所处区域的当前空气质量参数与该公交车所属内部空间对应各空气质量参数的标准允许值进行对比，统计各宽松乘坐区域对应各指定检测点的空气环境品质系数，其计算公式为
Figure 860048DEST_PATH_IMAGE037
，
Figure 293434DEST_PATH_IMAGE038
表示为第j个宽松乘坐区域对应第d个指定检测点所处区域的空气环境品质系数，
Figure 416111DEST_PATH_IMAGE039
、
Figure 641556DEST_PATH_IMAGE040
、
Figure 683330DEST_PATH_IMAGE041
、
Figure 994226DEST_PATH_IMAGE042
、
Figure 655014DEST_PATH_IMAGE043
分别表示为第j个宽松乘坐区域对应第d个指定检测点所处区域的PM2.5浓度、二氧化碳浓度、甲苯浓度、甲醛浓度、TVOC浓度，
Figure 610332DEST_PATH_IMAGE044
、
Figure 229532DEST_PATH_IMAGE045
、
Figure 762145DEST_PATH_IMAGE046
、
Figure 351258DEST_PATH_IMAGE047
、
Figure 20137DEST_PATH_IMAGE048
分别表示为该公交车所属内部空间对应PM2.5浓度、二氧化碳浓度、甲苯浓度、甲醛浓度、TVOC浓度的标准允许值。
在上述空气环境品质系数计算公式中，各空气质量参数相对于该公交车所属内部空间对应各空气质量参数的标准允许值越小，空气环境品质系数越小，表明空气环境品质越佳。
将各宽松乘坐区域对应各指定检测点的空气环境品质系数进行均值计算，得到各宽松乘坐区域对应的平均空气环境品质系数。
所述密集乘坐区域乘客智能导流模块在确定各宽松乘坐区域对应的平均空气环境品质系数之后，从各宽松乘坐区域中筛选出平均空气环境品质系数最大的宽松乘坐区域作为目标宽松乘坐区域，从而启动语音提示终端引导密集乘坐区域内的乘客向目标宽松乘坐区域移动。
本发明实施例在公交车运营过程中还对乘客的乘坐密集度进行实时监测，及时识别出公交车内处存在的密集乘坐区域，进而对密集乘坐区域内的乘客向空气环境品质佳的宽松乘坐区域引导，实现了乘客人流的智能疏导，不仅提高了乘客的乘坐舒适度，还保障了乘客乘坐区域的空气质量，从而大大提升了乘客的乘坐体验感。
所述空气消毒智能执行模块用于捕捉公交车对应的消毒时间点，其捕捉过程如下：记录公交车末班运营时间点，并实时获取当前时间点。
将当前时间点与公交车末班运营时间点进行对比，在当前时间点到达公交车末班运营时间点时，启动各乘坐区域的监控摄像头对相应乘坐区域进行乘客扫描，当所有乘坐区域均未扫描到乘客时，则将此刻时间点记为消毒时间点。
在一个具体实施例中，消毒时间点实际是指公交车的运营时间点，这里捕捉消毒时间点的目的在于二氧化氯消毒气体喷出后对应每站新上车的乘客作为重点消毒杀菌对象。
由此在消毒时间点启动空气消毒设备对公交车进行智能消毒，其具体消毒过程如下：通过公交车上各检测点所处区域的空气质量检测设备进行环境微生物参数检测，其中环境微生物参数为细菌含量。
基于各检测点所处区域的环境微生物参数判断是否存在危险检测点，具体判断方法为将各检测点所处区域的细菌含量与预设的允许细菌含量进行对比，若某检测点所处区域的细菌含量大于预设的允许细菌含量，则将该检测点记为危险检测点，此时记录危险检测点的编号，并获取危险检测点对应的消毒特定区域，其获取方式为首先获取各特定区域对应的空间范围，然后定位危险检测点处于公交车内部空间中的位置坐标，接着将危险检测点处于公交车内部空间中的位置坐标与各特定区域对应的空间范围进行对比，从中挑选出危险检测点落入的特定区域，进而将该特定区域记为消毒特定区域。
自动打开危险检测点对应消毒特定区域内的消毒风孔，对危险检测点所处区域进行消毒杀菌。
本发明实施例通过在公交车内的特定区域处均匀设置消毒风孔，并由各检测点所处区域的空气质量检测设备进行环境微生物参数检测，进而从中筛选出危险检测点，进而确定危险检测点对应的消毒特定区域，由此自动打开危险检测点对应消毒特定区域内的消毒风孔，对危险检测点所处区域进行消毒杀菌，实现了公交车乘坐环境的自动化消毒杀菌，由于采取自动消毒杀菌操作，不需要人工参与，一方面大大提高了消毒效率，减少了人工管理成本，另一方面通过公交车内布设的空气质量检测设备对公交车内乘坐环境的实际微生物分布特征进行获取，实现了公交车内乘坐环境的针对性消毒杀菌，大大减少了无效消毒的发生率，有利于增强消毒效果，间接提升了乘客乘坐健康的安全性能。
以上内容仅仅是对本发明结构所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种基于人工智能的公共交通区域环境监测分析管理系统，其特征在于，包括：
公交车区域环境监测终端设置模块，用于在公交车上设置环境监测终端和语音提示终端，其中环境监测终端包括空气质量检测设备、空气消毒设备和乘客监控设备；
空气质量参数采集模块，用于在公交车运营过程中由公交车上设置的空气质量检测设备实时对各检测点所处区域的空气质量参数进行检测；
空气污染识别分析模块，用于对各检测点所处区域的空气质量参数进行分析，识别各检测点所处区域是否存在空气污染，若存在，则将存在空气污染的检测点所处区域记为污染检测区域，进而记录污染检测区域的编号，同时评估污染检测区域对应的空气污染程度指数；
污染检测区域针对净化处理模块，用于基于污染检测区域的编号及其对应的空气污染程度指数启动公交车上的空气净化系统对污染检测区域进行针对净化；
乘客乘坐密集度监测分析模块，用于由公交车上设置的人员监控设备对所属乘坐区域的乘客进行乘坐状态图像采集，由此分析公交车上各乘坐区域的乘客乘坐密集度；
环境管理数据库，用于存储单位空间体积对应各空气质量参数的标准允许值，并存储各种净化风速对应的净化需求力度系数范围；
密集乘坐区域乘客智能导流模块，用于将公交车上各乘坐区域的乘客乘坐密集度与设定的允许乘坐密集度进行对比，若某乘坐区域的乘客乘坐密集度大于设定的允许乘坐密集度，则将该乘坐区域记为密集乘坐区域，此时识别当前公交车上存在的宽松乘坐区域，并统计宽松乘坐区域的数量，若宽松乘坐区域只有一个，则启动语音提示终端引导密集乘坐区域内的乘客向宽松乘坐区域移动，若宽松乘坐区域存在多个，则构建各宽松乘坐区域对应的指定检测点集合，由此确定各宽松乘坐区域对应的平均空气环境品质系数，进而从中筛选出平均空气环境品质系数最大的宽松乘坐区域作为目标宽松乘坐区域，从而启动语音提示终端引导密集乘坐区域内的乘客向目标宽松乘坐区域移动；
空气消毒智能执行模块，用于捕捉公交车对应的消毒时间点，由此在消毒时间点启动空气消毒设备对公交车进行智能消毒。
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的公共交通区域环境监测分析管理系统，其特征在于：所述公交车区域环境监测终端设置模块包括空气质量检测设备设置单元、空气消毒设备设置单元和乘客监控设备设置单元，其中空气质量检测设备设置单元用于在公交车的车顶区域、周围侧壁区域和地面区域均匀布设若干检测点，并对布设的各检测点进行编号，进而在各检测点位置设置空气质量检测终端，用于采集各检测点所处区域的空气质量参数，其中空气消毒设备设置单元，用于在公交车上的特定区域均匀设置消毒风孔，其中乘客监控设备设置单元用于获取公交车的乘坐区域空间总体积，将其进行乘坐区域划分，并对划分的各乘坐区域进行编号，同时在各乘坐区域设置监控摄像头，用于采集各乘坐区域的乘坐状态图像。
3.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的公共交通区域环境监测分析管理系统，其特征在于：所述特定区域为空气净化系统的出风口区域、公交车的四周侧壁区域和公交车的侧壁与地面连接区域，其中各特定区域分别对应一个消毒杀菌空间。
4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的公共交通区域环境监测分析管理系统，其特征在于：所述空气质量参数包括PM2.5浓度、二氧化碳浓度、甲苯浓度、甲醛浓度和TVOC浓度。
5.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的公共交通区域环境监测分析管理系统，其特征在于：所述识别各检测点所处区域是否存在空气污染对应的识别步骤如下：
从环境管理数据库中提取单位空间体积对应各空气质量参数的标准允许值；
根据公交车的内部空间体积和单位空间体积对应各空气质量参数的标准允许值获取该公交车所属内部空间对应各空气质量参数的标准允许值；
将各检测点所处区域的空气质量参数与该公交车所属内部空间对应各空气质量参数的标准允许值进行对比，若某检测点所处区域的某空气质量参数大于该空气质量参数对应的标准允许值，则识别该检测点所处区域存在空气污染。
6.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的公共交通区域环境监测分析管理系统，其特征在于：所述评估污染检测区域对应的空气污染程度指数具体包括：
统计污染检测区域对应的异常空气质量参数数量，并将各异常空气质量参数依次编号为1，2，...，i，...，n，其中
Figure 308605DEST_PATH_IMAGE001
；
基于各异常空气质量参数获取该公交车所属内部空间对应各异常空气质量参数的标准允许值，记为
Figure 491325DEST_PATH_IMAGE002
；
将污染检测区域对应各异常空气质量参数的检测值与该异常空气质量参数对应的标准允许值进行对比，评估污染检测区域对应的空气污染程度指数，其计算公式为
Figure 661275DEST_PATH_IMAGE003
，
Figure 322064DEST_PATH_IMAGE004
表示为污染检测区域对应的空气污染程度指数，
Figure 402015DEST_PATH_IMAGE005
表示为污染检测区域对应第i个异常空气质量参数的检测值。
7.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的公共交通区域环境监测分析管理系统，其特征在于：所述基于污染检测区域的编号及其对应的空气污染程度指数启动公交车上的空气净化系统对污染检测区域进行针对净化具体包括：
基于污染检测区域的编号定位污染检测区域处于公交车内部空间中的位置；
将空气净化系统对应各出风口处于公交车内部空间中的位置与污染检测区域处于公交车内部空间中的位置进行对比，从中筛选出相距最近的出风口，记为目标出风口；
根据目标出风口与污染检测区域处于公交车内部空间中的位置确定污染检测区域对应的净化距离和需求格栅净化角度；
将污染检测区域对应的净化距离和空气污染程度指数导入净化需求力度系数计算公式中，得到污染检测区域对应的净化需求力度系数，其中净化需求力度系数计算公式为
Figure 490057DEST_PATH_IMAGE006
，
Figure 898036DEST_PATH_IMAGE007
表示为污染检测区域对应的净化需求力度系数，
Figure 362515DEST_PATH_IMAGE008
、
Figure 296973DEST_PATH_IMAGE009
分别表示为预定义空气污染程度值、预定义净化距离，a、b分别表示为空气污染程度指数、净化距离对应的权重占比值，且
Figure 555916DEST_PATH_IMAGE010
、
Figure 310245DEST_PATH_IMAGE011
；
将污染检测区域对应的净化需求力度系数与环境管理数据库中各种净化风速对应的净化需求力度系数范围进行匹配，从中获取污染检测区域对应的需求净化风速；
调控空气净化系统中目标出风口对应的净化风速和格栅放置角度，使其分别满足需求净化风速和需求格栅净化角度，完成污染检测区域对应的空气净化。
8.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的公共交通区域环境监测分析管理系统，其特征在于：所述分析公交车上各乘坐区域的乘客乘坐密集度对应的分析过程参见如下步骤：
从各乘坐区域对应的乘坐状态图像中提取乘客数量；
获取各乘坐区域对应的空间体积；
将各乘坐区域对应的乘客数量和空间体积代入乘客乘坐密集度计算公式中，计算出各乘坐区域对应的乘客乘坐密集度，其中乘客乘坐密集度计算公式为
Figure 437470DEST_PATH_IMAGE012
。
9.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的公共交通区域环境监测分析管理系统，其特征在于：所述确定各宽松乘坐区域对应的平均空气环境品质系数具体如下：
获取各宽松乘坐区域的编号，可记为1，2，...，j，...，m；
从各宽松乘坐区域对应的指定检测点集合中获取集合内各指定检测点对应的编号，可记为1，2，...，d，...，k；
根据各宽松乘坐区域对应的各指定检测点，启动相应指定检测点位置处的空气质量检测设备进行空气质量参数检测，得到各宽松乘坐区域对应各指定检测点所处区域的当前空气质量参数；
将各宽松乘坐区域对应各指定检测点所处区域的当前空气质量参数与该公交车所属内部空间对应各空气质量参数的标准允许值进行对比，统计各宽松乘坐区域对应各指定检测点的空气环境品质系数，其计算公式为
Figure 226435DEST_PATH_IMAGE013
，
Figure 921858DEST_PATH_IMAGE014
表示为第j个宽松乘坐区域对应第d个指定检测点所处区域的空气环境品质系数，
Figure 429063DEST_PATH_IMAGE015
、
Figure 845132DEST_PATH_IMAGE016
、
Figure 754182DEST_PATH_IMAGE017
、
Figure 354928DEST_PATH_IMAGE018
、
Figure 349428DEST_PATH_IMAGE019
分别表示为第j个宽松乘坐区域对应第d个指定检测点所处区域的PM2.5浓度、二氧化碳浓度、甲苯浓度、甲醛浓度、TVOC浓度，
Figure 818456DEST_PATH_IMAGE020
、
Figure 582013DEST_PATH_IMAGE021
、
Figure 619239DEST_PATH_IMAGE022
、
Figure 835456DEST_PATH_IMAGE023
、
Figure 858907DEST_PATH_IMAGE024
分别表示为该公交车所属内部空间对应PM2.5浓度、二氧化碳浓度、甲苯浓度、甲醛浓度、TVOC浓度的标准允许值；
将各宽松乘坐区域对应各指定检测点的空气环境品质系数进行均值计算，得到各宽松乘坐区域对应的平均空气环境品质系数。
10.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的公共交通区域环境监测分析管理系统，其特征在于：所述在消毒时间点启动空气消毒设备对公交车进行智能消毒对应的消毒过程如下：
通过公交车上各检测点所处区域的空气质量检测设备进行环境微生物参数检测；
基于各检测点所处区域的环境微生物参数判断是否存在危险检测点，若存在，则记录危险检测点的编号，并获取危险检测点对应的消毒特定区域；
自动打开危险检测点对应消毒特定区域内的消毒风孔，对危险检测点所处区域进行消毒杀菌。
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Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114674988A (zh) * 2022-05-25 2022-06-28 维睿空气系统产品（深圳）有限公司 一种基于无线网络的空气在线监测系统
CN115115293A (zh) * 2022-08-31 2022-09-27 安徽逸天科技有限公司 一种基于大数据的公共交通环境监测分析管理方法及系统
CN115183358A (zh) * 2022-07-18 2022-10-14 安徽逸天科技有限公司 一种基于物联网和人工智能的二氧化氯消毒新风系统
US20230280173A1 (en) * 2022-03-07 2023-09-07 Saudi Arabian Oil Company Method, apparatus, and system for identifying one or more sources of air pollutants based on emission data from vehicles and air quality data from ambient air measurement apparatuses
CN117630264A (zh) * 2024-01-26 2024-03-01 武汉怡特环保科技有限公司 色谱和质谱联用的分析方法、装置、存储介质及电子设备

Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN201551608U (zh) * 2009-08-10 2010-08-18 代思炜 一种公交汽车消毒灭菌系统
CN108025623A (zh) * 2015-07-10 2018-05-11 Lg电子株式会社 汽车的主动式空气净化器
CN208591353U (zh) * 2018-01-29 2019-03-12 华东交通大学 一种公交车自动消毒系统
CN110040068A (zh) * 2019-03-26 2019-07-23 厦门蓝斯通信股份有限公司 一种公交车内智能拥挤提示与疏导系统和方法
CN209928256U (zh) * 2019-08-01 2020-01-10 商丘职业技术学院 一种基于单片机的车厢空气净化系统
CN111422037A (zh) * 2020-04-24 2020-07-17 广州通达汽车电气股份有限公司 一种车载智能消毒系统、方法、装置及存储介质
CN211487008U (zh) * 2019-08-08 2020-09-15 罗萍 一种移动式除雾霾空气净化装置及监测显示系统
CN112178864A (zh) * 2020-08-17 2021-01-05 珠海格力电器股份有限公司 空调器污染物检测方法、控制方法及空调器
CN214355445U (zh) * 2021-02-04 2021-10-08 深圳巴士集团股份有限公司 一种空气净化系统
CN113610384A (zh) * 2021-08-03 2021-11-05 武汉军轩天防科技有限公司 一种汽车车内空气质量监测分析调控管理方法及云服务平台

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN201551608U (zh) * 2009-08-10 2010-08-18 代思炜 一种公交汽车消毒灭菌系统
CN108025623A (zh) * 2015-07-10 2018-05-11 Lg电子株式会社 汽车的主动式空气净化器
CN208591353U (zh) * 2018-01-29 2019-03-12 华东交通大学 一种公交车自动消毒系统
CN110040068A (zh) * 2019-03-26 2019-07-23 厦门蓝斯通信股份有限公司 一种公交车内智能拥挤提示与疏导系统和方法
CN209928256U (zh) * 2019-08-01 2020-01-10 商丘职业技术学院 一种基于单片机的车厢空气净化系统
CN211487008U (zh) * 2019-08-08 2020-09-15 罗萍 一种移动式除雾霾空气净化装置及监测显示系统
CN111422037A (zh) * 2020-04-24 2020-07-17 广州通达汽车电气股份有限公司 一种车载智能消毒系统、方法、装置及存储介质
CN112178864A (zh) * 2020-08-17 2021-01-05 珠海格力电器股份有限公司 空调器污染物检测方法、控制方法及空调器
CN214355445U (zh) * 2021-02-04 2021-10-08 深圳巴士集团股份有限公司 一种空气净化系统
CN113610384A (zh) * 2021-08-03 2021-11-05 武汉军轩天防科技有限公司 一种汽车车内空气质量监测分析调控管理方法及云服务平台

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20230280173A1 (en) * 2022-03-07 2023-09-07 Saudi Arabian Oil Company Method, apparatus, and system for identifying one or more sources of air pollutants based on emission data from vehicles and air quality data from ambient air measurement apparatuses
US11859991B2 (en) * 2022-03-07 2024-01-02 Saudi Arabian Oil Company Method, apparatus, and system for identifying one or more sources of air pollutants based on emission data from vehicles and air quality data from ambient air measurement apparatuses
CN114674988A (zh) * 2022-05-25 2022-06-28 维睿空气系统产品（深圳）有限公司 一种基于无线网络的空气在线监测系统
CN115183358A (zh) * 2022-07-18 2022-10-14 安徽逸天科技有限公司 一种基于物联网和人工智能的二氧化氯消毒新风系统
CN115183358B (zh) * 2022-07-18 2023-03-10 安徽逸天科技有限公司 一种基于物联网和人工智能的二氧化氯消毒新风系统
CN115115293A (zh) * 2022-08-31 2022-09-27 安徽逸天科技有限公司 一种基于大数据的公共交通环境监测分析管理方法及系统
CN117630264A (zh) * 2024-01-26 2024-03-01 武汉怡特环保科技有限公司 色谱和质谱联用的分析方法、装置、存储介质及电子设备
CN117630264B (zh) * 2024-01-26 2024-04-09 武汉怡特环保科技有限公司 色谱和质谱联用的分析方法、装置、存储介质及电子设备

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