[发明专利]大气能见度测量方法、传感器模组、系统和存储介质

权利要求书

1.一种大气能见度测量方法，其特征在于，所述方法应用于能见度测量系统，所述能见度测量系统包括传感器模组和计算机设备；所述方法包括：

通过所述传感器模组，获取大气的相关测量数据并传输给所述计算机设备；所述相关测量数据包括大气中气溶胶的质量浓度数据和大气的湿度数据；

所述计算机设备将所述相关测量数据输入至预设的分类模型中，确定所述相关测量数据对应的大气的能见度级别；所述分类模型是基于大气样本数据集进行训练得到的，所述大气样本数据集包括大气训练数据以及所述大气训练数据对应的标注能见度级别。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述将所述相关测量数据输入至预设的分类模型中，确定所述相关测量数据对应的大气的能见度级别之前，所述方法还包括：

根据拉依达准则对所述相关测量数据进行去噪处理，得到去噪后的相关测量数据；

相应地，所述将所述相关测量数据输入至预设的分类模型中，确定所述相关测量数据对应的大气的能见度级别，包括：

将所述去噪后的相关测量数据输入至预设的分类模型中，确定所述大气的能见度级别。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述分类模型的训练方法包括：

将各所述大气训练数据输入初始分类模型，得到所述大气训练数据对应的预测能见度级别；

根据所述预测能见度级别和所述标注能见度级别，计算所述预测能见度级别和所述标注能见度级别之间的损失，并将所述损失作为损失函数的值；

利用所述损失函数的值对所述初始分类模型进行训练，得到所述分类模型。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述分类模型为随机森林模型。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述大气中气溶胶的质量浓度数据包括PM0.1的质量浓度数据、PM2.5的质量浓度数据、PM10的质量浓度数据。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述传感器模组包括质量浓度传感器和湿度传感器，所述采用所述传感器模组，获取大气的相关测量数据，包括：

采用所述质量浓度传感器，获取所述大气中气溶胶的质量浓度数据；以及，

采用所述湿度传感器，获取所述大气的湿度数据。

7.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

将所述大气的能见度级别和预设的能见度级别进行匹配，并根据匹配结果输出相应的提示消息。

8.一种传感器模组，其特征在于，所述传感器模组和计算机设备集成为一体；

所述传感器模组，用于获取大气的相关测量数据；所述相关测量数据包括大气中气溶胶的质量浓度数据和大气的湿度数据；将所述相关测量数据输入至预设的分类模型中，确定所述相关测量数据对应的大气的能见度级别；所述分类模型是基于大气样本数据集进行训练得到的，所述大气样本数据集包括大气训练数据以及所述大气训练数据对应的标注能见度级别。

9.一种能见度测量系统，其特征在于，包括传感器模组和计算机设备，所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，

所述传感器模组，用于获取大气的相关测量数据；所述相关测量数据包括大气中气溶胶的质量浓度数据和大气的湿度数据；

所述处理器，在执行所述计算机程序时，用于将所述相关测量数据输入至预设的分类模型中，确定所述相关测量数据对应的大气的能见度级别；所述分类模型是基于大气样本数据集进行训练得到的，所述大气样本数据集包括大气训练数据以及所述大气训练数据对应的标注能见度级别。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。