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空氣污染智能感知、識別與監(jiān)控

包郵 空氣污染智能感知、識別與監(jiān)控

出版社：化學工業(yè)出版社出版時間：2023-03-01
開本： 其他 頁數(shù)： 315
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空氣污染智能感知、識別與監(jiān)控 版權(quán)信息

空氣污染智能感知、識別與監(jiān)控 本書特色

本書介紹基于影像感知的空氣質(zhì)量智能感知技術(shù)。環(huán)境質(zhì)量感知、自主優(yōu)化決策、智慧監(jiān)控管理

空氣污染智能感知、識別與監(jiān)控 內(nèi)容簡介

本書致力于科學治污、精準治污，深入淺出、圖文并茂地介紹了人工智能與自動控制賦能空氣質(zhì)量監(jiān)控的基礎(chǔ)理論和關(guān)鍵技術(shù)，旨在解決空氣污染難以治理的共性問題，為社會穩(wěn)定、公眾健康以及經(jīng)濟可持續(xù)增長做出應有貢獻，助力實現(xiàn)人與自然和諧共生。本書的主要內(nèi)容包括空氣質(zhì)量智能感知、智能識別和智能監(jiān)控三部分，涵蓋了空氣質(zhì)量標準，空氣污染成因分析，空氣質(zhì)量影像分析及智能感知系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)，空氣質(zhì)量檢測與智能識別，以及空氣質(zhì)量智能監(jiān)控理論、方法及系統(tǒng)實現(xiàn)。 本書內(nèi)容豐富、案例典型，可供人工智能和優(yōu)化控制科研工作者、環(huán)境保護與空氣污染防治技術(shù)人員參考，也可供相關(guān)專業(yè)本科及以上師生使用。

空氣污染智能感知、識別與監(jiān)控 目錄

第1章 空氣質(zhì)量標準
1.1 典型空氣污染物
1.2 我國空氣質(zhì)量標準的制定
1.3 空氣質(zhì)量參數(shù)及分級
參考文獻
第2章 空氣污染影響因素
2.1 空氣細顆粒物研究背景
2.1.1 細顆粒物定義
2.1.2 細顆粒物的來源
2.1.3 細顆粒物的風險評估
2.2 空氣污染成因
2.2.1 生活生產(chǎn)因素
2.2.2 工業(yè)因素
2.2.3 自然因素
2.3 空氣污染擴散的原因
2.3.1 氣象因素
2.3.2 其他因素
參考文獻
第3章 空氣質(zhì)量監(jiān)控現(xiàn)狀
3.1 空氣質(zhì)量監(jiān)控的發(fā)展
3.1.1 世界空氣質(zhì)量監(jiān)控的發(fā)展
3.1.2 中國空氣質(zhì)量監(jiān)控的發(fā)展
3.1.3 國內(nèi)外空氣質(zhì)量監(jiān)控的不足之處
3.2 空氣質(zhì)量監(jiān)控途徑
3.3 空氣污染防治措施
參考文獻
第4章 空氣質(zhì)量影像分析相關(guān)技術(shù)
4.1 空氣質(zhì)量智能感知概述
4.1.1 空氣質(zhì)量智能感知意義
4.1.2 空氣質(zhì)量智能感知技術(shù)
4.2 影像獲取裝置分析
4.2.1 影像獲取裝置概述
4.2.2 影像獲取裝置工作原理
4.3 影像質(zhì)量評價
4.3.1 影像質(zhì)量評價內(nèi)容
4.3.2 影像質(zhì)量評價方法
4.4 影像存儲與傳輸
4.4.1 影像存儲方式
4.4.2 影像傳輸方式
參考文獻
第5章 空氣質(zhì)量智能感知系統(tǒng)設(shè)計及技術(shù)實現(xiàn)
5.1 空氣污染預警和溯源
5.1.1 空氣污染影響因素
5.1.2 空氣質(zhì)量預測預警建模
5.1.3 預測數(shù)據(jù)來源
5.2 煙霧氣體的感知
5.2.1 煙霧影像的特征分析
5.2.2 煙霧影像的特征提取與檢測框架搭建
5.2.3 煙霧檢測網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)細節(jié)
5.2.4 實驗驗證與性能對比
5.3 汽車尾氣智能感知
5.4 水泥熟料燒成系統(tǒng)NOx 濃度感知
5.4.1 水泥熟料燒成系統(tǒng)研究
5.4.2 工藝流程
5.4.3 窯爐中NOx 濃度的感知
5.5 放空火炬煙氣感知
5.5.1 放空火炬概述
5.5.2 放空火炬燃燒狀態(tài)感知研究
參考文獻
第6章 空氣質(zhì)量智能識別方法
6.1 空氣質(zhì)量智能識別概述
6.1.1 空氣質(zhì)量智能識別意義
6.1.2 空氣質(zhì)量智能識別技術(shù)
6.2 影像數(shù)據(jù)處理
6.2.1 影像基本特征
6.2.2 影像處理的一般方式
6.2.3 影像處理的發(fā)展及其趨勢
6.3 影像質(zhì)量增強
6.3.1 圖像恢復與增強
6.3.2 圖像恢復與增強研究方向
6.3.3 圖像恢復與增強研究現(xiàn)狀
6.4 影像模式識別
6.4.1 模式識別原理及現(xiàn)狀
6.4.2 模式識別問題分類
參考文獻
第7章 空氣細顆粒物及汽車尾氣識別方法
7.1 空氣質(zhì)量預測預警中的智能識別
7.1.1 預測數(shù)據(jù)特性分析與潛勢研究
7.1.2 空氣污染預測建模
7.1.3 預測結(jié)果對比與分析
7.2 空氣細顆粒物監(jiān)測
7.2.1 細顆粒物的特征提取
7.2.2 細顆粒物的回歸估計
7.2.3 實驗驗證與性能估計
7.3 汽車尾氣智能檢測
7.3.1 傳統(tǒng)的汽車尾氣檢測技術(shù)
7.3.2 汽車尾氣智能檢測技術(shù)
7.3.3 基于深度學習的智能檢測網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計
7.3.4 汽車尾氣智能檢測模型實驗分析
參考文獻
第8章 空氣質(zhì)量智能建模與監(jiān)測方法
8.1 煙霧濃度的識別
8.1.1 煙霧濃度識別方法的發(fā)展
8.1.2 煙霧濃度識別算法框架搭建
8.1.3 煙霧濃度識別網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)細節(jié)
8.1.4 實驗驗證與性能對比
8.1.5 典型應用
8.2 NOx 濃度智能監(jiān)測原理分析
8.2.1 機理模型
8.2.2 數(shù)據(jù)驅(qū)動模型
8.2.3 混合模型
8.3 放空火炬煙氣智能監(jiān)測系統(tǒng)設(shè)計
8.3.1 火炬煙氣檢測模型設(shè)計分析
8.3.2 建立火炬煙氣監(jiān)測模型
8.3.3 火炬煙氣監(jiān)測實驗結(jié)果分析
8.3.4 基于影像的火炬煙氣監(jiān)測模型小結(jié)
參考文獻
第9章 空氣質(zhì)量智能監(jiān)控方法與系統(tǒng)設(shè)計
9.1 空氣質(zhì)量智能監(jiān)控方法
9.1.1 傳統(tǒng)控制技術(shù)
9.1.2 智能控制技術(shù)
9.2 系統(tǒng)設(shè)計準則
9.2.1 系統(tǒng)設(shè)計的穩(wěn)定性
9.2.2 系統(tǒng)設(shè)計的快速性
9.2.3 系統(tǒng)設(shè)計的準確性
9.2.4 系統(tǒng)設(shè)計的魯棒性
9.3 基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的水泥窯NOx 預測模型
9.3.1 模型設(shè)計分析
9.3.2 模型構(gòu)建及算法設(shè)計
9.3.3 模型驗證
9.4 火炬煙氣智能控制系統(tǒng)分析
9.4.1 工況分析
9.4.2 環(huán)境分析
9.4.3 控制系統(tǒng)分析
9.5 火炬煙氣智能控制方案設(shè)計
9.5.1 系統(tǒng)設(shè)計應用目的
9.5.2 火炬煙氣智能檢測方案設(shè)計
9.5.3 放空火炬智能控制算法設(shè)計
9.5.4 放空火炬試驗場地控制系統(tǒng)設(shè)計
9.5.5 放空火炬試驗場地操作系統(tǒng)設(shè)計
參考文獻
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空氣污染智能感知、識別與監(jiān)控 作者簡介

喬俊飛，男，北京工業(yè)大學教授、博士生導師。國家杰出青年科學基金獲得者，北京高等學校精品課程(自動控制原理)負責人。現(xiàn)任中國人工智能學會理事、中國自動化學會智能自動化專業(yè)委員會委員、中國自動化學會過程控制專業(yè)委員會委員、北京自動化學會常務(wù)理事，《控制工程》、《北京工業(yè)大學學報》等期刊編委。入選教育部新世紀優(yōu)秀人才計劃、北京市科技新星計劃等。喬俊飛教授長期從事計算智能及智能信息處理方面的研究工作，已在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、IEEE Transactions on Fuzzy Systems等權(quán)威刊物上發(fā)表學術(shù)論文近百篇；獲得授權(quán)國家發(fā)明專利12項，軟件著作權(quán)8項。并先后獲得教育部科學技術(shù)進步獎一等獎(個人排名第一)、北京市教育教學成果獎二等獎(個人排名第一)、北京市優(yōu)秀教師等10余項省部級及以上獎勵。

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