[發明專利]基于多維特征深度學習的熱點網格識別方法

有效

• 申請號: 201811059910.1
• 申請日: 2018-09-12
• 公開（公告）號: CN109213840B
• 公開（公告）日: 2023-05-30
• 發明（設計）人: 廖炳瑜;丁相元;湯宇佳;范迎春
• 申請（專利權）人: 北京英視睿達科技股份有限公司
• 主分類號: G06F16/29
• 分類號: G06F16/29;G06F16/2458;G06Q50/26
• 代理公司: 天津市尚文知識產權代理有限公司 12222
• 代理人: 徐楊陽

本發明涉及一種基于多維特征深度學習的熱點網格識別方法，包括：獲取監測區域的區域信息,根據區域信息將監測區域劃分為多個網格單元；獲取每一個網格單元的多維特征數據；提取每一項多維特征數據的第一特征參數；獲取每一個網格單元的第一污染源信息，并對第一污染源信息進行校正處理，得到第二污染源信息；提取第二污染源信息的第二特征參數；根據第一特征參數、第二特征參數構造多維特征向量；將所有網格單元的多維特征向量生成多維特征樣本集；采用深度學習模型對多維特征樣本集進行訓練，得到識別模型；根據識別模型對目標區域進行識別處理，得到熱點網格。

技術領域

本發明涉及數據處理技術領域，尤其涉及一種基于多維特征深度學習的熱點網格識別方法。

背景技術

隨著各項工業的迅速發展，產生了大量有害物質，如煙塵、二氧化硫、氮氧化物、一氧化碳、碳氫化合物等。這些有害物質持續不斷地排放到大氣中，當其含量超過環境所能承受的極限后，就會破壞自然的物理、化學和生態平衡，形成大氣污染,危害人們的生活、工作和健康。隨著全國大范圍霧霾天氣的出現,PM2.5這一名詞進入公眾視野。PM2.5是指環境空氣中空氣動力學當量直徑小于等于2.5微米的顆粒物。它能較長時間懸浮于空氣中，其在空氣中含量濃度越高，就代表空氣污染越嚴重。

大氣污染監測是指測定大氣環境中污染物的種類及其濃度，觀察其時空分布和變化規律的過程。大氣污染監測的目的在于識別大氣中的污染物質，掌握其分布與擴散規律，監視大氣污染源的排放和控制情況。由于監測區域范圍大，人力物力有限，給大氣污染監測帶來困難。

因此，目前急需一種對大氣污染區域進行有效監測的解決方案。

發明內容

本發明的目的是針對現有技術中存在的缺陷，提供一種基于多維特征深度學習的熱點網格識別方法。

為實現上述目的，第一方面,本發明提供了一種基于多維特征深度學習的熱點網格識別方法，包括：

獲取監測區域的區域信息,根據所述區域信息將所述監測區域劃分為多個網格單元；

獲取每一個所述網格單元的多維特征數據，所述多維特征數據包括污染物數據、基礎地理數據、氣象要素特征數據、地面要素特征數據、地理位置數據；

提取每一項所述多維特征數據的第一特征參數；

獲取每一個所述網格單元的第一污染源信息，并對所述第一污染源信息進行校正處理，得到第二污染源信息；

提取所述第二污染源信息的第二特征參數；

根據所述第一特征參數、第二特征參數構造多維特征向量；

將所有網格單元的多維特征向量生成多維特征樣本集；

采用深度學習模型對所述多維特征樣本集進行訓練，得到識別模型；

根據所述識別模型對目標區域進行識別處理，得到熱點網格。

進一步的，獲取網格單元的污染物數據具體包括：

根據衛星遙感數據獲取所述網格單元的近地面第一PM2.5濃度數據；

根據空氣質量地面觀測數據和高密度空氣質量監測設備對所述第一PM2.5濃度數據進行校正處理，得到第二PM2.5濃度數據；

根據氣象觀測數據、地形數據和氣象動力學模型對所述第二PM2.5濃度數據進行校正處理，得到所述網格單元近期地面PM2.5濃度背景數據。

進一步的，獲取基礎地理數據具體包括：

獲取網格單元的工業信息點POI數據、工業園區分布數據。

進一步的，獲取氣象要素特征數據具體包括：