[发明专利]一种基于大数据的环保隐患精准监测定位方法

权利要求书

1.一种基于大数据的环保隐患精准监测定位方法，其特征在于，包括：

获取参考数据和监测数据；其中所述参考数据包括医疗数据和图像数据，所述监测数据包括卫星图像数据、水质指标和空气指标；

对参考数据进行分析获取参考标签，根据参考标签和监测数据获取预警标签；通过人工智能模型、水质指标、空气指标和卫星图像特征获取污染类型；所述参考标签和所述预警标签的取值为0或者1；

当预警标签为1时，根据污染类型和目标区域定位隐患点。

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的环保隐患精准监测定位方法，其特征在于，所述参考数据和监测数据均在允许权限范围内获取。

3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的环保隐患精准监测定位方法，其特征在于，所述参考标签的获取包括：

提取参考数据中的医疗数据；所述参考数据的来源为单一诊所或者特定区域内的所有诊所；

以病名为统计主题，获取统计周期内该病名对应的患病人数，并标记为HR；其中，所述统计周期包括一天、一星期或者一小时，所述病名对应疾病的源头为环境污染；

获取同样统计周期内的就诊人数JR；

通过公式获取病情评估系数BPX；其中，α为比例系数，且α为大于0的实数；

当BPX≥L1时，则判定特定区域出现环境污染，将参考标签设置为1；否则，将参考标签设置为0；其中，L1为评估系数阈值，且L1为大于0的实数。

4.根据权利要求3所述的一种基于大数据的环保隐患精准监测定位方法，其特征在于，当参考标签为1时，获取参考数据来源对应的行政区域标记为目标区域，所述目标区域对应预警标签的获取包括：

提取监测数据中的水质指标和空气指标；其中，所述水质指标和所述空气指标均通过设置在目标区域内的采集传感器获取；

当目标区域内的空气指标和水质指标均正常时，则判定目标区域内的环境正常，将预警标签设置为0；当空气指标和水质指标均异常时，则判定目标区域内的环境异常，将预警标签设置为1。

5.根据权利要求4所述的一种基于大数据的环保隐患精准监测定位方法，其特征在于，所述空气指标异常具体包括：

所述空气指标大于目标区域内的空气指标阈值；或者，所述空气指标的最大值大于目标区域内空气指标阈值；其中，所述空气指标阈值根据目标区域内的具体情况设定。

6.根据权利要求4所述的一种基于大数据的环保隐患精准监测定位方法，其特征在于，所述水质指标的异常具体包括：

所述水质指标大于目标区域内的水质指标阈值；或者，所述水质指标的最大值大于目标区域内水质指标阈值；其中，所述水质指标阈值根据目标区域内的具体情况设定。

7.根据权利要求4所述的一种基于大数据的环保隐患精准监测定位方法，其特征在于，所述采集传感器包括空气质量检测仪和水质检测仪。

8.根据权利要求1所述的一种基于大数据的环保隐患精准监测定位方法，其特征在于，所述污染类型通过人工智能模型获取，包括：

构建人工智能模型；所述人工智能模型包括误差逆向反馈神经网络、RBF神经网络和深度卷积神经网络中的一种或者多种；

通过标准训练数据对人工智能模型进行训练，将训练完成的人工智能模型标记为污染预测模型；其中，所述标准训练数据为筛选之后的数据，包括水质指标、空气指标、卫星图像特征以及对应的污染类型，且所述标准训练数据中的污染类型通过人工标注或者机器标注；

将监测数据输入至污染预测模型获取对应的污染类型。

9.根据权利要求3所述的一种基于大数据的环保隐患精准监测定位方法，其特征在于，所述特定区域具体包括县级行政区域、镇级行政区域、市级行政区域中的一个或者多个。