基于Android与参与式感知的可吸收颗粒物检测系统任务书

 2021-08-19 11:08

1. 毕业设计(论文)主要目标:

如今,全球大气污染日趋严重,雾霾严重地影响着人们的日常生活与生产。而由于目前城市雾霾监测点数量少,密度低,且成本较高。我们对雾霾尚不能形成低成本细粒度的检测。目前学术界尚没有提出一种利用智能手机且不借助外部传感器分析可吸收颗粒物(PM10)浓度的方法。相关研究大部分都集中在基于专业传感器的空气质量检测。此外,随着结合参与式感知(Participatory Sensing)理论的发展,一些新的应用场景不断被提出。参与式感知系统具有覆盖面广、数据丰富、不需要额外硬件投资等优点,能够向基于移动协作感知网络的应用提供全面、便捷、深度的数据。因此,本课题提出了结合移动参与式感知的基于图像分析的大气质量检测算法,并实现一个集数据收集,处理,分析的空气质量检测系统,从而可以有效地实现空气质量检测低成本化,细粒度化。

2. 毕业设计(论文)主要内容:

本课题主要提出了两种有效的方法使用参与者所收集到的雾霾图像进行图像特征提取与分析,这些图像特征将被用来建立PM10估计模型,从而进行浓度估计。为了验证算法有效性,本课题收集了在不同地点使用不同型号手机拍摄的图像数据集,并在其上进行了大量实验分析,以验证算法的可行性及系统性能。论文首先对空气质量检测及参与式感知的相关理论和技术背景以及系统开发中所使用的开发技术进行介绍。之后详细描述了基于图像分析的PM10估计方法,并且分别阐述了两种不同的PM10估计方法的实现原理与异同比较。随后,论文继续介绍了PM10估计系统的总体设计,架构及模块设计。接下来分别描述了系统客户端与服务器端的详细设计与内部各个子模块的设计与实现;最后,通过在数据集上迸行大量的实验对PM10估计算法进行了实验分析,并且对最终系统进行了系统测试及效果展示,从而表明整个系统的运行结果达到了预期的设计目标。

3. 主要参考文献

【1】史斌星,史佳.Java基础编程贯通教程【M】.北京:清华大学出版社,2004.1~63.

【2】 朱李华,陶俊,陈忠明,等。2010年1月北京城区大气消光系数重建及其贡献因子【J】。环境科学,2012,33(1):13-19。

【3】 王京丽,刘旭林。北京市大气细粒子质量浓度与能见度定量关系初探【J】。气象学报,2006,64(2):221-228.

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