CN114581278B 基于智能路灯的大气污染物溯源排查方法、终端及系统 （同济大学）_第1页
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WO2021093275A1,2021.05.20WO2021179838A1,2021.09本发明公开了基于智能路灯的大气污染物2y基于深度学习的高斯修正模型内参数b的初始值为历史大数据收集，训练过程中为动态更4.一种基于智能路灯的大气污染物溯源排查终端，其特征在通讯模块，所述数据处理模块执行权利要求1至3中任一项所述的大气污染物溯源排查方5.一种基于智能路灯的大气污染物溯源排个子服务器均具有独立分析大气污染数据及与邻居子服务器进行自组所述子服务器收集自身带有时间戳和空间戳的大气数据，接收临34进行检测代替人工深入一线进行探查成为了亟待解决的[0003]现有的污染物检测系统大多需要依靠人力，[0008]步骤1、应用安装在智慧灯杆上的感知模块获取每个智慧灯杆周围的各类传感器[0010]步骤3、应用基于深度学习的高斯修正模型对邻居智慧灯杆的传感器数据进行预5y为污染物扩[0019]所述基于深度学习的高斯修正模型内参数b的初始值为历史大数据收集，训练过离最近的至少3个智慧灯杆的当前传感器数[0021]一种基于智能路灯的大气污染物溯源排查终端，包括数所述数据处理模块执行所述的大气污染物溯源排查方法；所述通讯模块用于实现数据交[0023]所述中心服务器控制各子服务器的开关，并向各子服务器提6员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范统一时间戳的大气污染传感信息与经纬度坐标信息；模型推算模块用于构建基本风场模[0038]步骤1、应用安装在智慧灯杆上的感知模块获取每个智慧灯杆周围的各类传感器[0040]步骤3、应用基于深度学习的高斯修正模型对邻居智慧灯杆的传感器数据进行预[0043]一种基于智能路灯的大气污染物溯源排查终端，包括数所述数据处理模块执行所述的大气污染物溯源排查方法；所述通讯模块用于实现数据交7in器均具有独立分析大气污染数据及与邻居子服务器进行[0052]第二步、GIS可视化平台向每个智慧灯杆的终端发送初始的卷积神经网络模型和自身传感器数据对各自灯杆的卷积神经网络模型进于深度学习的高斯修正模型内参数b的初始值来源为历史大数据收集，训练过程中为动态y为污染物扩8[0063]下表1所列出的数据为根据所述的方法对四根智慧灯杆相对于多个不同距离污染[0064]第一列是灯杆的编号分别对应001-004；第二列是我们预设的多个污染源相对四1234123941234123412341234[0068]为了提升周边浓度估计与污染源预测追踪的精准度，可位置关系。这些术

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