本文是一篇计算机论文，本文以YOLO和MobileNet模型为基础，提出了一种面向移动智能终端的空气质量快速检测模型Mobile-AQI。本文通过采集兰州市大气污染物数据和环境场景图像，从空气质量实时检测出发，建立了空气质量图像识别模型。
第1章绪论
1.1研究背景
近年来，频发的空气污染事件使公众更加关注空气质量问题。同时，城市精细化、现代化和智慧化发展对空气污染物治理提出了更高的要求[1]。但是，城市空气质量监测站点的部署受到成本的约束，难以完全覆盖城市各个地区。因此，如何在空间维度上获取空气污染物的精细化数据，成为当前空气污染治理面临的一大难题[2]。
为了避免和预防空气污染危害，许多国家和地区建立了空气质量监测系统，而空气质量指数（Air Quality Index，AQI）是当今监测系统中最常用的参数之一[3]。该参数由空气监测站采集的固体颗粒物（Particulate Matter，PM）、一氧化碳（CO）、二氧化硫（SO2）、臭氧（O3）、二氧化氮（NO2）和其他空气污染物在大气中的浓度进行统计分析得出[4]。目前对AQI的检测方法主要有监测站数据分析[5]、传统机器学习分析和神经网络模型实验等，这些方法主要基于对监测站历史数据的分析。在城市中，国控站点的部署受到成本及空间双重限制，即使在发达地区，城市中的国控站点数量覆盖仍较为稀疏（例如北京仅有32个，大约每100万人和1000平方公里有2个）。虽然基于传感技术的低微成本环境质量监测站能够在一定程度上弥补国控站点的稀疏问题，但是大量部署密集型监测站点会产生高昂的人力成本和维护成本，导致城市空气质量监测站点的部署难以满足网格化、全覆盖的要求。由于监测站在数量和分布上存在以上的局限性，致使在城市网格化管理中存在部分格点数据空白的问题，这些格点成为空气质量监测和治理难以开展的信息盲区[6]。
随着人工智能和图像识别技术的进步，基于深度学习的图像识别方法能够通过对环境图像特征的分析，快速获取AQI数据，为空气质量检测提供了一种高效便捷的解决方法[7]。但是如何解决大气污染物的时空复杂性和AQI非线性特点对检测的影响成为当前迫切需要解决的现实问题。因此，本文提出了一种基于多目标图像识别的空气质量等级检测方法，旨在为城市大气污染物精细化治理提供新模型和新方法。
1.2研究意义
在大气污染精细化治理背景下，针对城市区域中的空气检测站点覆盖率不足所导致的传统检测方法无法快速准确获取检测结果的问题，本文提出了一种面向移动智能终端的多目标空气质量图像识别方法，为解决空气质量的实时检测提供一种新途径。结合现实问题调研和文献研究，本文的选题有重大的现实意义和理论意义。
（1）现实意义：传统的空气质量检测由于监测站和传感器分布的稀疏化，使空气质量数据存在高时延、粗粒度和不完备的特性，不利于对大气污染进行精细化的防控。本文利用低成本、易携带的智能终端设备拍摄环境场景图片并通过图像识别方法进行空气质量检测，可以有效弥补监测站点覆盖率不足的问题，将为精细化空气污染管理提供精准数据和方法支撑。
（2）理论意义：通过对现有研究成果进行分析，利用多目标图像识别模型从环境场景图像中提取空气质量特征，可以弥补现有基于图像识别空气质量检测方法在识别准确率和运行速度上的不足。通过结合轻量化网络结构的图像识别算法，构建面向移动智能终端的空气质量检测模型，为空气质量实时检测提供行之有效的理论方法。
第2章基于场景图像的空气质量识别方法选择和图像数据集构建
2.1基于场景图像的空气质量等级识别方法和流程
为了将图像识别模型方法与空气质量检测任务结合，更好地对空气质量图像识别进行研究，本章给出基于图像识别的空气质量等级识别的基本方法和流程，如图2-1所示。
目前，空气质量检测方法多种多样，但大多侧重于检测方法的升级和检测数据的统计。随着深度神经网络和计算机视觉方法的兴起，图像识别技术的应用领域逐渐拓宽，空气质量图像检测逐渐成为研究热点。不同于传统的图像分类或图像识别任务，空气质量特征在环境图像中难以被清楚地表示。已有研究指出，空气质量图像特征具有特征深度大、尺寸小、分布随机以及解释困难等特点。经典的图像识别模型（如浅层CNN、VGG模型等）对此类特征提取能力较差，极易出现过拟合和精度低的问题。多目标图像检测模型（如以DarkNet为骨干网络的YOLO模型）擅于识别图像中的中小尺寸目标，能够在空气质量检测任务中取得较高的识别精度和较快的检测速度。在当前城市精细化治理的背景下，基于图像识别的空气质量检测模型是对空气污染监测站点数据的有利补充，能够更有效地弥补大气污染物监测死角。
2空气质量图像数据集构建
2.2.1空气质量数据收集和环境图像采集
目前，对于空气质量图像识别缺乏专门的公开数据集，相关研究一般针对具体的研究对象场景自建数据集。因此，本研究以兰州市市区作为采集点，建立一个空气质量图像数据集—NWNU-AQI。为保证图像信息与空气质量信息保持时空一致，数据集图像样本由分布市区的六个城市环境空气自动监测站（简称国控站）附近的户外摄像机进行采集，每个摄像机对应国控站周边的空气质量图像并固定其取景视角，自动拍摄设置为间隔1小时，相机获取的图像内容为天空和建筑物的远景。
本数据集的空气质量数据来源于国控站和在兰州市布设的500个空气质量网格监测微站点（简称微站点）发布的空气污染物报告。微站点每小时可探测和采集半径1公里范围内的6种空气污染物（包括PM10、PM2.5、SO2、NO2、NO、O3）和AQI实时数据。将图像数据和污染物数据在时间和地理位置上对应起来，构建包含场景图像和场景中对应污染物的数据样本。
本章依据《环境空气质量标准》和《环境空气质量指数技术规定（试行）》规定将空气质量划分为6个等级[38]，分别为优、良、轻度污染、中度污染、重度污染和严重污染，对应AQI等级序号1-6[39]。如AQI数值低于50为优，对应AQI等级为1级。该等级可以直观地反应空气质量，等级越低代表空气质量越好。表2-1展示了AQI的分类和等级划分。
第3章基于YOLO的多目标AQI等级检测模型..................................21
3.1空气质量图像数据集预处理......................................21
3.2基于YOLO的多目标AQI等级检测模型设计...........................22
第4章面向移动智能终端的AQI等级快速检测方法................................33
4.1轻量化的AQI等级快速检测方法设计.....................................33
4.1.1 MobileNet网络................................................33
4.1.2 Mobile-AQI结构设计.............................33
总结....................................43
主要结论和创新点...................................43
研究展望..............................44
第4章面向移动智能终端的AQI等级快速检测方法
4.1轻量化的AQI等级快速检测模型设计
4.1.1 Mobile-AQI结构设计
YOLO-AQI模型虽然已经针对AQI等级检测任务对模型网络进行了改进，但是其网络结构依旧庞大且参数计算量较大，模型运行需要较高的硬件配置（如需要GPU加速）。因此，YOLO-AQI模型不适合在计算能力和硬件能力不充足的移动智能终端搭载和运行。MobileNet是一个轻量化的图像识别模型。该模型的标准卷积网络可以分解为深度卷积和1×1卷积核的点卷积。深度卷积将每个卷积应用于输入图像的每个通道，而点卷积用于组合每个通道卷积的输出。这种深度可分卷积方法可以有效减少参数计算量，减少模型网络规模。本章将YOLO-AQI模型对图像中空气质量深度特征的提取优势与MobileNet轻量化的网络结构特点相结合，构建出新的多目标图像检测模型Mobile-AQI。该模型以YOLOv3为结构基础，通过把YOLOv3的Darknet53骨干网络替换为MobileNet网络结构，从而使模型的网络结构得到大幅简化，模型运算量相比基础模型也有效降低。Mobile-AQI较低的硬件需求使该模型可在移动智能终端运行，最终达到AQI等级快速准确识别的效果。其结构如图4-1所示。
主要结论和创新点
目前空气质量检测主要依靠空气质量监测站获取各种大气污染物的浓度，但存在监测站覆盖不均导致数据误差大，存在监测死角的缺点。目前基于图像识别方法的空气质量检测研究忽略了空气质量数据的时间敏感性和区域复杂性，导致数据更新迟缓，难以满足环境治理和公众需求。结合实际问题和技术现状，本文首先从神经网络模型的特点出发，探索图像识别技术在空气质量检测领域的可行性，选择多目标图像检测模型作为基本模型，提出基于图像识别的空气质量检测系统，建立空气质量图像数据集和模型性能评价指标体系。然后，从多目标图像识别模型YOLO入手，提出了一种能够快速提取图像中空气质量深度特征的模型YOLO-AQI，该模型在实验中表现出领先的性能。最后，本文以YOLO和MobileNet模型为基础，提出了一种面向移动智能终端的空气质量快速检测模型Mobile-AQI。本文通过采集兰州市大气污染物数据和环境场景图像，从空气质量实时检测出发，建立了空气质量图像识别模型。本文对环境场景图像的AQI等级在图像深度特征上的识别和分类进行了研究。本文的主要成果和创新点分为以下三个部分：
（1）在城市精细化治理的空气质量检测问题上，首先研究构建了基于图像识别和深度学习技术的空气质量等级检测方法体系，分析了空气质量检测与图像识别的相关性，构建数专用数据集。其次，结合图像识别方法和空气质量图像特征，提出基于多目标图像识别的空气质量检测模型。最后，给出模型性评价指标和损失函数选取方法。
（2）基于前文提出的空气质量等级检测方法体系，建立了基于多目标图像识别的空气质量快速识别模型。为了提高空气质量图像特征识别的性能，该模型采用YOLO模型作为基本模型构建YOLO-AQI，通过加入CSPNet结构，降低了模型的参数运算和硬件要求，提高了模型的检测速度，以满足AQI等级数据的实时性，并进一步提高了模型的检测精度。对比实验显示，YOLO-AQI的平均图像识别时间为0.0029秒，平均识别准确率为75%。实验证明该模型的检测速度和准确性，它可以为城市污染精细化管理提供有效、准确的实时数据。
参考文献（略）