一种基于深度学习的节能交互式负氧离子检测方法及系统与流程

1.本发明涉及节能环保技术领域，更具体地，涉及一种基于深度学习的节能交互式负氧离子检测方法及系统。


背景技术：

2.空气负(氧)离子(negative air(oxygen)ion，nai)是带负电荷的单个气体分子和氢离子团的总称。nai主要是由空气中含氧负离子与若干个水分子结合形成的原子团，根据地理物理学和大地测量学国际联盟的大气联合委员会采用的理论，nai是指或oh-(h2o)n，co4(h2o)2，是带负电荷单个气体分子以及其轻离子团的总称。由于氧分子比co2，n2等分子更具有亲电性，因此氧分子会优先获得电子形成负离子，所以nai主要由负氧离子组成，故常被称为空气负氧离子。在自然生态系统中，森林和湿地是产生空气负(氧)离子的重要场所，在空气净化、城市小气候等方面有调节作用，负离子浓度水平是城市空气质量评价的指标之一。
3.nai的检测分为nai测定和nai鉴定。nai测定可以由测量nai通过导电管时大气电导率的变化来实现。nai鉴定可以通过电晕源来鉴定质谱产生的离子，可有效地测量单个分子的特性。通过这种方法已经确定了多种负离子，包括o-、和等。
4.中国专利申请cn201910382040.x(一种负氧离子检测方法及装置)公开了一种负氧离子检测方法及装置，涉及负氧离子检测领域，包括负氧离子检测设备。所述负氧离子检测设备与负氧离子发生室连通，负氧离子发生室与空气过滤装置连通。该技术方案使用方便，在使用时通过空气过滤装置对负氧离子的检测环境进行过滤，使得负氧离子检测环境不含有灰尘等杂质，提高了负氧离子检测的精准性，但没有远程交互的功能。
5.中国专利申请cn202110218811.9(一种负氧离子检测仪)公开了一种负氧离子检测仪，涉及空气质量检测技术领域，包括底座，底座上转动连接有支撑柱，支撑柱顶端固定连接有风箱。所述支撑柱右侧固定连接有连接板，连接板右端固定连接有导风板。风箱上方固定连接有操作箱，操作箱内设置有操控组件。所述风箱内左侧固定有安装架，安装架上固定有风机，风机向右侧进行送风。安装架右侧风箱底部固定连接有支撑杆，支撑杆上固定有检测器。在该技术方案中，位于支撑柱一侧的导风板的设计，使得风在吹动整个仪器时，导风板带动支撑柱和上方的风箱转动，使得风机的鼓吹方向始终与风向保持一致，能够减轻风机的工作负载，减少电力消耗，节能效果好。该专利申请通过设计检测装置实现了节能效果，但没有远程交互的功能。
6.经分析，尽管负氧离子检测方法和负氧离子检测设备已应用于工业生产，但这些检测设备只有数据采集功能和数据传输功能，并没有远程交互或远程控制功能，存在检测设备体积大、检测方法耗时多、检测数据无法即时上传、无法远程控制检测设备等问题。


技术实现要素：

7.本发明的目的是克服上述现有技术的缺陷，提供一种基于深度学习的节能交互式负氧离子检测方法及系统。
8.根据本发明的第一方面，提供一种基于深度学习的节能交互式负氧离子检测系统。该系统包括负氧离子检测设备和服务器数据平台，其中：
9.负氧离子检测设备按照设定的频率采集空气并检测空气中的负氧离子数据进行本地存储，以及将获得的负氧离子数据利用无线方式传输到服务器数据平台；
10.服务器数据平台对接收的负氧离子数据进行存储和数据处理，将处理后的数据进行显示，并利用时间序列深度学习模型预测下一时刻的负氧离子数据，通过将预测数据和对应时刻的采集数据进行比较来确定采集频率的调整信息；
11.服务器数据平台根据用户输入信息或所述采集频率的调整信息与负氧离子检测设备进行远程交互。
12.根据本发明的第二方面，提供一种基于深度学习的节能交互式负氧离子检测方法。该方法包括以下步骤：
13.负氧离子检测设备按照设定的频率采集空气并检测空气中的负氧离子数据进行本地存储，且将获得的负氧离子数据利用无线方式传输到服务器数据平台；
14.服务器数据平台对接收的负氧离子数据进行存储和数据处理，将处理后的数据进行显示，并利用时间序列深度学习模型预测下一时刻的负氧离子数据，通过将预测数据和对应时刻的采集数据进行比较来确定采集频率的调整信息；
15.服务器数据平台根据用户输入信息或所述采集频率的调整信息与负氧离子检测设备进行远程交互。
16.与现有技术相比，本发明的优点在于，结合物联网技术的发展赋予负氧离子检测设备远程交互的功能，设备除了上传负氧离子检测的数据外还能通过网络接受控制信息来实现改变数据采集频率和改变显示内容的功能；同时，通过远程交互的功能，用户可以实时掌握负氧离子检测设备的状态，节约检修人力，实现负氧离子检测设备的远程可控，可实时调整负氧离子的采集频率，实现自动变频，并避免人力调试。
17.通过以下参照附图对本发明的示例性实施例的详细描述，本发明的其它特征及其优点将会变得清楚。
附图说明
18.被结合在说明书中并构成说明书的一部分的附图示出了本发明的实施例，并且连同其说明一起用于解释本发明的原理。
19.图1是根据本发明一个实施例的基于深度学习的节能交互式负氧离子检测系统的架构图；
20.图2是根据本发明一个实施例的交互式负氧离子检测设备示意图。
具体实施方式
21.现在将参照附图来详细描述本发明的各种示例性实施例。应注意到：除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置、数字表达式和数值不限制本
发明的范围。
22.以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本发明及其应用或使用的任何限制。
23.对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论，但在适当情况下，所述技术、方法和设备应当被视为说明书的一部分。
24.在这里示出和讨论的所有例子中，任何具体值应被解释为仅仅是示例性的，而不是作为限制。因此，示例性实施例的其它例子可以具有不同的值。
25.应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步讨论。
26.本发明提供一种基于深度学习的节能交互式负氧离子检测方法及系统，采用物联网来赋予负氧离子检测设备的远程交互功能，以提高检测设备的使用率、节约人力并提高了效率。此外，结合人工智能实现检测设备采样率自适应调节。
27.参见图1所示，所提供的基于深度学习的节能交互式负氧离子检测系统总体上包括负氧离子检测设备和服务器数据平台，其中远程交互功能可采用wifi/4g等网络实现。
28.具体地，所提供的基于深度学习的节能交互式负氧离子检测系统执行以下过程：
29.负氧离子检测设备按照设定的频率采集空气，通过负离子检测模块检测并计算出负氧离子数量，并存储该数据，例如标记为数据a；
30.负氧离子检测设备的wifi/4g模块通过网络(wifi/4g)将数据a传输到服务器数据平台，服务器对数据进行清洗并在平台上显示数据，所显示的数据包括负氧离子数量、设备信息、数据采集时间等内容；
31.用户在服务器数据平台的控制信息将通过网络(wifi/4g)传输到负氧离子检测设备中的wifi/4g模块，控制器模块对控制信息进行报文解析，并根据报文内容调整负氧离子检测设备的采集频率或者显示内容；
32.服务器数据平台的深度学习模型用于根据多个时刻的历史采集数据预测后续时刻的负氧离子数据，例如，在积累一定量的负氧离子数据后，深度学习模型预测下一时刻采集的负氧离子数据，如果新采集到的数据与预测数据相差在阈值范围内，负氧离子检测设备会自动降低采集频率，达到自动变频节能的效果，负氧离子数据通过实际采集和深度学习模型预测后再进行显示。
33.相应地，本发明还提供一种基于深度学习的节能交互式负氧离子检测方法，仍结合图1所示，具体包括如下步骤：
34.步骤s1，负氧离子检测设备采集数据。
35.具体地，负氧离子检测设备采集数据的过程包括子步骤：
36.步骤1.1，利用负氧离子检测模块，按照设定的频率采集空气，并检测空气中的负氧离子数量；
37.步骤1.2，判断负氧离子检测是否结束，如果检测完毕，则执行步骤1.3，如果未检测完毕，则继续进行步骤1.1；
38.步骤1.3，在负氧离子数量检测完毕后，计算负氧离子数量并进行本地存储，例如，标记为数据a进行存储。
39.步骤s2，将检测到的负氧离子数据进行数据显示和数据传输。
40.具体地，数据显示和数据传输过程包括以下子步骤：
41.步骤2.1，将数据a通过lcd等显示器在负氧离子检测设备上显示；
42.步骤2.2，wifi/4g模块将数据集a通过网络(wifi/4g)传输到服务器数据平台，数据a在服务器上进行存储；
43.步骤2.3，服务器对数据a进行数据清洗等数据处理过程，数据a中包括负氧离子检测设备的状态信息(例如，设备号、时间、负氧离子数、设备状态等)，经过处理后的数据b在数据平台上显示；
44.步骤2.4，服务器对数据a进行处理后，根据累积数据对下一次采集的负氧离子数据进行预测，并将预测数据与下一次实际采集数据进行比较，如果两者数据差值不超过3％(或设置为其他阈值)，服务器将自动降低负氧离子检测设备的采集频率并在显示器(lcd)显示内容中添加预测值；如果预测数据会和下一次采集数据差值超过3％，服务器将自动还原负氧离子检测设备之前的采集频率。
45.在一个实施例中，可设置降低的采集频率，例如将采集频率设置为减半或以一定步长逐步降低。
46.深度学习模型可采用多种类型的时间序列模型，如长短期记忆网络(lstm)或门控循环单元(gru)等。对于时间序列深度学习模型，以多个历史时间点的负氧离子数量相关信息作为，依次输出下一个时间点的负氧离子数量相关信息，进而获得时间序列预测值。
47.在本发明中，涉及的服务器/数据平台包括但不限于服务器、手机、pc、edge等计算机或电子设备。
48.步骤s3，根据服务器数据平台上的用户操作与负氧离子检测设备进行远程交互。
49.具体地，远程交互过程包括以下子步骤：
50.步骤3.1，如果用户在平台上或服务器通过深度学习模型预测后，决定对负氧离子检测设备进行采集频率、显示内容等设置进行修改，则将对负氧离子检测设备的远程控制信息通过网络传输到负氧离子检测设备中的wifi/4g模块；
51.步骤3.2，负氧离子检测设备中的控制器模块将wifi/4g模块接收到的报文进行解析，例如，控制器判断采集频率是否需要改变，如果采集频率需要改变，则控制器将按照解析远程控制信息后的内容设置采集频率；
52.步骤3.3，控制器判断显示内容是否需要改变，如果需要改变，控制器将按照解析远程控制信息后的内容对显示内容进行设置。
53.综上，本发明提供的基于深度学习的节能交互式负氧离子检测方法及系统，通过物联网方法使负氧离子检测设备具有远程交互或远程控制的功能，远程交互功能可以使用户实时获得负氧离子检测设备的状态，如果负氧离子检测设备发生异常，用户能够以最短的时间获得设备异常状态并即可开始检修。同时，远程交互功能能够对负氧离子检测设备的显示进行即时调整，省去了人力调试的过程。此外，将远程交互功能与人工智能相结合，可以实现自适应调整负氧离子检测设备的采集频率，增加了负氧离子检测设备的使用灵活性，从而实现对设备用电量的灵活控制，实现负氧离子检测设备的自动变频，达到节能的目的。
54.为进一步验证本发明的效果，进行了实验，以真实负氧离子检测设备(设备a)为例，利用该设备的wifi/4g模块和控制器模块实现了远程服务器控制负氧离子检测设备的
采集频率、显示内容，同时远程服务器也可从负氧离子检测设备上传的数据中获得设备状态信息。实验证明了本发明的可行性和高效性，增加远程交互功能的负氧离子检测设备具有更好的实用性。在一个实施例中，负氧离子检测设备(设备a)的外形如图2所示，负氧离子检测设备的详细参数如下。
55.1)、材料：
56.外壳：钣金
57.颜色：灰白色
58.底板：pcb
59.2)、功能：
60.(1)内置负氧离子传感器；
61.(2)液晶显示器(非触摸屏lcd，分辨率：320x240)；
62.(3)测量时间间隔可调节(0-20分钟)，软件远程控制；
63.(4)显示屏内容定时切换，内容1：时间，日期，负氧离子浓度；内容2：可定制，软件可远程控制；
64.(5)功能按键1个，短按展示功能，长按开/关机。
65.3)、工作环境：
66.(1)温度范围：-10～65℃
67.(2)环境湿度：5～95rh
68.应理解的是，在不违背本发明精神和范围的前提下，本领域技术人员可对上述实施例进行适当的改变或变型。例如，对于远程交互功能，不限于控制或调试负氧离子检测设备的采集频率和显示内容这两种功能。本发明中负氧离子检测设备包括具有负氧离子检测功能的任何装置。wifi/4g模块和网络传输过程不限于wifi、2g、3g、4g、5g网络或者蓝牙等通信方法，射频或其他网络通信方式也同样适用。
69.综上所述，本发明通过网络远程控制负氧离子检测设备。利用深度学习预测模型，负氧离子检测设备会根据预测数值自动调节采集频率，实现负氧离子检测设备的自动变频。负氧离子检测设备通过无线网络接收远程控制信息，远程控制信息通过报文解析改变负氧离子检测设备采集频率。负氧离子检测设备通过接收远程控制信息，远程控制信息通过报文解析改变负氧离子检测设备(显示屏)显示内容的方法。服务器/数据平台通过网络接收负氧离子检测设备的数据并展示该设备的状态信息。本发明通过物联网方法将赋予负氧离子检测设备远程交互功能，设备除了上传负氧离子检测数据外还能通过网络接受控制信息来改变数据采集频率和改变显示内容等。同时，通过远程交互功能，用户可以实时掌握负氧离子检测设备的状态，节约检修人力，实现负氧离子检测设备的远程可控。
70.本发明可以是系统、方法和/或计算机程序产品。计算机程序产品可以包括计算机可读存储介质，其上载有用于使处理器实现本发明的各个方面的计算机可读程序指令。
71.计算机可读存储介质可以是可以保持和存储由指令执行设备使用的指令的有形设备。计算机可读存储介质例如可以是但不限于电存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备或者上述的任意合适的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、静态随机存取存储器(sram)、便携式压缩
盘只读存储器(cd-rom)、数字多功能盘(dvd)、记忆棒、软盘、机械编码设备、例如其上存储有指令的打孔卡或凹槽内凸起结构、以及上述的任意合适的组合。这里所使用的计算机可读存储介质不被解释为瞬时信号本身，诸如无线电波或者其他自由传播的电磁波、通过波导或其他传输媒介传播的电磁波(例如，通过光纤电缆的光脉冲)、或者通过电线传输的电信号。
72.这里所描述的计算机可读程序指令可以从计算机可读存储介质下载到各个计算/处理设备，或者通过网络、例如因特网、局域网、广域网和/或无线网下载到外部计算机或外部存储设备。网络可以包括铜传输电缆、光纤传输、无线传输、路由器、防火墙、交换机、网关计算机和/或边缘服务器。每个计算/处理设备中的网络适配卡或者网络接口从网络接收计算机可读程序指令，并转发该计算机可读程序指令，以供存储在各个计算/处理设备中的计算机可读存储介质中。
73.用于执行本发明操作的计算机程序指令可以是汇编指令、指令集架构(isa)指令、机器指令、机器相关指令、微代码、固件指令、状态设置数据、或者以一种或多种编程语言的任意组合编写的源代码或目标代码，所述编程语言包括面向对象的编程语言—诸如smalltalk、c 、python等，以及常规的过程式编程语言—诸如“c”语言或类似的编程语言。计算机可读程序指令可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络—包括局域网(lan)或广域网(wan)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。在一些实施例中，通过利用计算机可读程序指令的状态信息来个性化定制电子电路，例如可编程逻辑电路、现场可编程门阵列(fpga)或可编程逻辑阵列(pla)，该电子电路可以执行计算机可读程序指令，从而实现本发明的各个方面。
74.这里参照根据本发明实施例的方法、装置(系统)和计算机程序产品的流程图和/或框图描述了本发明的各个方面。应当理解，流程图和/或框图的每个方框以及流程图和/或框图中各方框的组合，都可以由计算机可读程序指令实现。
75.这些计算机可读程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其它可编程数据处理装置的处理器，从而生产出一种机器，使得这些指令在通过计算机或其它可编程数据处理装置的处理器执行时，产生了实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的装置。也可以把这些计算机可读程序指令存储在计算机可读存储介质中，这些指令使得计算机、可编程数据处理装置和/或其他设备以特定方式工作，从而，存储有指令的计算机可读介质则包括一个制造品，其包括实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的各个方面的指令。
76.也可以把计算机可读程序指令加载到计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上，使得在计算机、其它可编程数据处理装置或其它设备上执行一系列操作步骤，以产生计算机实现的过程，从而使得在计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上执行的指令实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作。
77.附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代
表一个模块、程序段或指令的一部分，所述模块、程序段或指令的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。对于本领域技术人员来说公知的是，通过硬件方式实现、通过软件方式实现以及通过软件和硬件结合的方式实现都是等价的。
78.以上已经描述了本发明的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术改进，或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。本发明的范围由所附权利要求来限定。