[發明專利]基于物聯網的室內空氣質量監控系統及其監控方法

在審

• 申請號: 202210814510.7
• 申請日: 2022-07-11
• 公開（公告）號: CN115169463A
• 公開（公告）日: 2022-10-11
• 發明（設計）人: 葉志高
• 申請（專利權）人: 杭州里瑩網絡科技有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06F17/16;G06F17/18;G01N33/00
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1.一種基于物聯網的室內空氣質量監控系統，其特征在于，包括：訓練模塊，包括：拓撲矩陣構造單元，用于構建部署于健身房內的多個傳感器的拓撲矩陣，其中，所述拓撲矩陣中非對角線位置上各個位置的值為相應兩個傳感器之間的距離，所述拓撲矩陣中對角線位置上各個位置的值為零；第一神經網絡單元，用于將所述拓撲矩陣通過第一卷積神經網絡以獲得拓撲特征矩陣；測量值獲取單元，用于獲得所述多個傳感器的測量值；關聯矩陣構建單元，用于將所述多個傳感器的測量值排列為測量值向量后與所述測量值向量的轉置進行相乘以獲得測量值關聯矩陣；第二神經網絡單元，用于將所述測量值關聯矩陣通過第二卷積神經網絡以獲得測量值關聯特征矩陣；矩陣信息融合單元，用于融合所述拓撲特征矩陣和所述測量值關聯特征矩陣以獲得測量值拓撲關聯矩陣；編碼單元，用于將所述測量值向量輸入包含一維卷積層和全連接層的時序編碼器以獲得測量特征向量；映射單元，用于將所述測量特征向量與所述測量值拓撲關聯矩陣進行矩陣相乘以將所述測量特征向量映射到所述測量值拓撲關聯矩陣的高維特征空間中以獲得測量拓撲特征向量；聯合分布構造單元，用于構造所述測量拓撲特征向量的高斯聯合分布圖，所述高斯聯合分布圖的均值向量為所述測量拓撲特征向量，所述高斯聯合分布圖的方差向量為所述均值向量與基于所述均值向量的每兩個特征值之間的方差矩陣之間的乘積；可靠性評估單元，用于基于所述高斯聯合分布圖的聯合誤差公式來計算所述高斯聯合分布圖的高斯分布可靠性特征向量，所述聯合誤差公式為計算所述測量拓撲特征向量與所述測量特征向量的差分向量的各個位置的平方之和以及計算所述高斯聯合分布圖的方差向量的各個位置的平方之和之間的求和值的平方根；向量融合單元，用于以所述高斯分布可靠性特征向量作為權重向量計算其與所述測量拓撲特征向量的按位置加權以獲得分類特征向量；損失函數計算單元，用于將所述分類特征向量通過分類器以獲得分類損失函數值；以及訓練單元，用于基于所述分類損失函數值對所述第一卷積神經網絡、第二卷積神經網絡和所述時序編碼器進行訓練；以及推斷模塊，包括：拓撲數據單元，用于構建部署于健身房內的多個傳感器的拓撲矩陣，其中，所述拓撲矩陣中非對角線位置上各個位置的值為相應兩個傳感器之間的距離，所述拓撲矩陣中對角線位置上各個位置的值為零；拓撲特征提取單元，用于將所述拓撲矩陣通過經所述訓練模塊訓練完成的所述第一卷積神經網絡以獲得拓撲特征矩陣；傳感器測量數據獲取單元，用于獲得所述多個傳感器的測量值；測量數據關聯單元，用于將所述多個傳感器的測量值排列為測量值向量后與所述測量值向量的轉置進行相乘以獲得測量值關聯矩陣；關聯特征提取單元，用于將所述測量值關聯矩陣通過經所述訓練模塊訓練完成的所述第二卷積神經網絡以獲得測量值關聯特征矩陣；信息融合單元，用于融合所述拓撲特征矩陣和所述測量值關聯特征矩陣以獲得測量值拓撲關聯矩陣；測量值編碼單元，用于將所述測量值向量輸入經所述訓練模塊訓練完成的所述包含一維卷積層和全連接層的時序編碼器以獲得測量特征向量；空間映射單元，用于將所述測量特征向量與所述測量值拓撲關聯矩陣進行矩陣相乘以將所述測量特征向量映射到所述測量值拓撲關聯矩陣的高維特征空間中以獲得測量拓撲特征向量；以及監控結果生成單元，用于將所述測量拓撲特征向量通過分類器以獲得分類結果，所述分類結果用于表示健身房內的空氣質量是否滿足預設要求。

2.根據權利要求1所述的基于物聯網的室內空氣質量監控系統，其中，所述第一神經網絡單元，進一步用于使用所述第一卷積神經網絡的各層在層的正向傳遞中分別對輸入數據進行卷積處理、沿通道維度的池化處理和激活處理以由所述第一卷積神經網絡的最后一層輸出所述拓撲特征矩陣。

3.根據權利要求2所述的基于物聯網的室內空氣質量監控系統，其中，所述第二神經網絡單元，進一步用于使用所述第二卷積神經網絡的各層在層的正向傳遞中分別對輸入數據進行卷積處理、沿通道維度的池化處理和激活處理以由所述第二卷積神經網絡的最后一層輸出所述測量值關聯特征矩陣。

4.根據權利要求3所述的基于物聯網的室內空氣質量監控系統，其中，所述矩陣信息融合單元，進一步用于將所述拓撲特征矩陣和所述測量值關聯特征矩陣進行矩陣相乘以將所述測量值關聯特征矩陣中的信息映射到所述拓撲特征矩陣的高維隱含特征空間中以獲得所述測量值拓撲關聯矩陣。