室内环境污染物自动实时监测系统与标准检测方法对比研究

室内环境污染物自动实时监测系统是把传感器技术和物联网技术结合,用于实时监测室内空气中各种有害污染物的浓度。为研究该系统在实际应用过程中的效果,采用与标准检测方法的对比试验,选取4种参数的26组有效实验数据进行分析。结果表明,两种方法对甲醛、温度、湿度3个指标的监测结果具有较好的一致性,试验结果相对偏差均在20%以内,且三者的最小相对偏差分别为0.6%、0.5%、0.8%;但TVOC的试验结果则相差较大,数据的相对偏差未达到30%。表明该系统对甲醛、温度、湿度三种参数具有较好的监测效果,对TVOC的监测效果则不佳,有待进一步的深入研究。

基于Android平台的室内环境检测系统的设计研究

在Android平台上设计并实现了室内Wifi环境检测系统。文中首先介绍了信号传播模型,探讨了关于室内位置匹配的算法,主要包括算法的基础思想,关于位置匹配算法的介绍,在位置匹配算法介绍中,主要介绍了四种方法,他们是采样的方法、测试的方法、环境检测的方法和修正的方法。最后给出了室内环境检测系统设计,主要包括三条,室内环境检测系统总体设计、室内环境客户端设计和室内环境服务器端设计,最后给出了室内环境的实验结果,得到满意的成果。

基于物联网的室内微型健康环境监测分析系统

随着我国高新技术的发展对于物联网技术的应用范围也更加的广泛,这一技术对于社会经济与生活的发展都具有重要的影响作用。当前人们生活水平的提高,对于环境质量的要求也逐渐的重视,环境的好坏直接影响着人们的身体健康,对于人体的影响非常重要。因此,对于室内微型健康环境监测分析技术被广泛的使用,同时在系统的运用过程中加入了物联网技术,这对于该系统的发展与完善都起到很重要的影响作用。这一系统主要包含了对室内温度传感器、甲醛传感器与PM2.5、服务器、网管等结构组成。利用物联网技术对室内的环境监测数据进行识别、记录与存储,逐渐的形成完整的环境数据分析报告,可以为人们提供室内环境的实际情况。

基于高次谐波的隧道电缆实时检测系统研究

针对城市隧道电缆长期使用过程中会出现各种故障的问题,设计实时检测隧道电缆运行状态的系统。设备采用定点安装的方式,定时采集所检测隧道电缆的高次谐波,通过小波分析将各次谐波进行分解重组,最终得出各次谐波特征值(谐波含有量)。将处理后的数据输入专家数据库进行对比以判断电缆是否发生故障并得出其健康指数。定时采集得出的数据会被存储,供管理人员查看与了解电缆运行状态以及时排除安全隐患。该系统有助于保障城市用电安全,减少因电缆故障造成的城市断电事件以及安全事故的发生。

民用建筑工程室内环境污染物检测系统设计与应用

针对当前民用建筑室内环境污染物检测过程中存在的监管难、检测不规范以及工作效率低等问题,探讨了设计开发室内环境污染物检测系统的必要性。结合某民用建筑工程室内环境污染物检测系统实例,介绍了系统的设计思路和框架结构,并以检测功能为着重点分析了系统功能的实现与应用,为相关工作者提供参考借鉴。

海林蜂巢系统与室内环境的健康舒适

众所周知，良好的室内环境是人体健康的必要保障。但从近几年开始．我国绝大部分地区反复持续发生雾霾天气．使得很多城市的PM2．5爆表。而室内空气是大气在室内环境中的延伸．室内PM25浓度随室外浓度的升高而升高：加之由于室内装修造成的空气污染，进一步引发了更多民众的关注和担忧。现代人生活和工作在室内环境中的时间已达到全天的80％～90％，因此室内环境质量的好坏直接影响人们的身体健康。室内空气指标有PM2．5、VOCs、CO2、温湿度。

基于物联网的室内环境实时监测系统设计

针对目前环境监测系统存在着的功耗大、成本高、布线繁琐以及无法自组网等问题,设计了一种基于物联网的室内环境实时监测系统。该系统以CC2530为核心处理器,采用ZigBee和GPRS混合组网方式实现温湿度、烟雾浓度、人体红外信息的无线传输,并运用LabVIEW编程软件设计PC端监测系统以实现远程监控和报警的功能。经测试,该系统测量准确度高,各节点之间具有较好的稳定性和可扩充性,在室内环境监测领域具有一定的应用价值。

LIMS系统在室内环境检测中的应用

国内室内环境检测存在流程控制薄弱、人为干扰因素多、数据难追溯等问题,影响了检测工作的公信力。LIMS系统的应用有助于室内环境检测过程的标准化、规范化、自动化和可追溯。介绍了LIMS系统的发展和基本功能,分析了LIMS系统在室内环境检测中的作用和应用注意事项,以便于室内环境检测实验室选择和实施LIMS系统。

基于互联网平台的室内环境检测系统的设计研究

室内环境质量不仅与人们的身心健康密切相关,更关系到人们的生活质量和工作效率。室内环境的有效检测对保证室内人员的舒适和健康具有重要的实用价值。本文首先分析了室内环境检测的必要性和价值,然后研究了基于互联网平台的室内环境检测系统的设计过程,最后给出了基于互联网平台的室内环境检测系统的具体应用。

健康建筑室内环境监控系统应用探索

通过分析健康建筑室内环境监控系统的发展现状以及建筑使用者、认证机构、设计单位、物业管理公司的需求,聚焦技术和工程中存在的问题,归纳系统类型和常见的集成控制模式,并就实际安装过程中需要注意的事项进行说明。

建筑室内综合环境检测系统设计

随着智能建筑的日益发展,建筑室内的多种环境参数逐渐被人们重视并采用多种方法进行实时检测,用于评估和分析室内环境状况等。通常检测的参数包括温度、湿度、二氧化碳气体浓度、甲醛浓度、甲烷浓度、光照度等,通过使用多种传感器,可以有效地将物理模拟量转化为数字量,便于数据的分析、存储和传输等。本文设计了建筑室内综合环境检测系统,可以实现低成本的参数检测功能,研究成果具有一定的工程参考价值和潜在的商业价值。

室内装修环境检测系统设计与实现

文章致力于设计和实现一套高效的室内装修环境检测系统,以提升居民生活品质并实现智能化室内环境管理。通过详细介绍硬件设计、软件设计以及实验与仿真等方面的内容,全面展示了系统的设计原理与方法。硬件设计包括传感器选择与布局、控制单元设计与选型以及电源管理与优化,确保系统的稳定性和准确性。软件设计则涵盖数据采集与处理算法、用户界面设计以及实时监控与报警系统,以实现系统与用户之间的有效互动。在实验与仿真阶段,通过模拟多样室内环境情境,系统在温度、湿度、空气质量、光照和噪声等方面展现出色的性能。

互联网平台开放应用下的室内环境检测系统

由于物质水平的不断提高,使得目前人们的工作或生活空间大多都集中在室内环境。因此提高对室内环境检测工作的重视程度,不仅能够为人们提供高品质的生活服务,同时也有利于提高工作效率,带来更加舒适与健康的办公或居住体验。为此,本文基于互联网环境下的智能检测视角,首先对室内环境检测工作的必要性展开了研究,进而在此基础上对其技术发展现状进行了分析。随后提出关于室内环境检测系统设计的整体思考,以及其在现实条件下的具体应用思路,希望能够起到一定的参考作用,助推室内环境检测技术获得越来越成熟的发展。

基于无线传感网的室内环境多参数分布监测系统设计

针对大型建筑环境监测系统的功能单一、性价比较低、灵活性不强、数据传输能力较弱等问题,采用Zigbee通信技术和微传感器技术,设计了一种室内环境多参数分布式监测系统,给出了系统的硬件和软件设计方法,实现了对多个监测点的温度、湿度、CO_2、甲醛等参数实时监测,试验表明了该系统的合理性和实用性。

基于微信平台的室内环境健康内容研究

随着信息时代的不断发展,人们对生活质量的要求也在不断提高,室内环境污染问题日益受到重视。为满足用户随时了解当前环境状况的需求,设计了基于微信平台的室内环境健康内容研究系统。以微信公众平台为纽带,实现用户实时监测室内环境因子数据。采用协同过滤算法对邻居用户的推荐与内容推荐算法对单一用户的持续推荐相结合,面向微信用户实现微信平台的主动合理推送新闻内容。实时监测可以保证用户充分了解当前环境状况,保证居室环境健康;采用组合推荐算法,弥补单个推荐算法的不足,定时合理推送内容给用户带来个性化推荐,增强了用户的活跃性。该研究系统取得了较好的成效,用户体验和新用户参与度也有显著提高。

室内健康环境表征参数及评价方法研究

本文概括总结了"十二五"国家科技支撑计划课题"室内健康环境表征参数及评价方法研究"(2012BAJ02B05)的结题验收成果。本课题通过对全国典型地域的大样本问卷调查和实测调查及文献综述研究,得出了我国现阶段室内健康环境表征参数及等级评价方法,并基于评价方法研制构建了室内健康环境实时监测及评价的物联网系统平台,为推进我国室内健康环境的评价和改善提供了重要的理论基础和技术支撑。

室内移动机器人激光点云2D墙线检测实验

快速、准确地识别墙线环境元素是室内移动机器人导航功能的重要基础。该文针对传统霍夫变换方法易丢失信息和产生过多冗余线段问题,提出一种基于激光雷达点云数据空间特性的2D墙线直接提取算法。首先通过点云直通滤波技术去除原始三维点云数据中的地面点云干扰;然后将清洗后的点云投影到二维地平面上,转化为二值化图像后进行直线检测;再利用自定义的直线滤波增强算法,在减少冗余线段的同时保留更多有效墙线信息,从而快速生成更为吻合的建筑物墙线模型。仿真实验结果表明,新算法在不同复杂度场景下提取的线段数量整体平均降低50.8%,且处理时间小于100 ms,满足移动机器人导航过程中实时环境识别需求。该实验适合用作高校教学实验,有助于学生将理论知识与实践操作相结合,深入理解室内地图构建与环境感知技术。

结合图像增强的实时边缘检测系统

针对传统边缘检测算法在雾霾环境下进行边缘提取时会出现大量边缘丢失的问题,文中提出一种能增强含雾图像边缘提取效果的方法。利用FPGA并行且高速处理数据的特点,采用结合灰度变换的改进型Canny算法,设计一种实时边缘检测系统。该系统由图像采集、图像处理和边缘显示三个部分组成。其中采用OV7725图像传感器完成对外界环境的视频图像采集功能,FPGA再将采集到的视频图像数据进行亮度映射、高斯滤波、梯度幅值与方向计算、非极大值抑制、双阈值处理及转换等处理后,将得到的图像边缘数据缓存在SDRAM中,并通过VGA接口输出至显示器。实验结果表明:所提出的实时边缘检测系统与传统边缘检测系统相比,在雾霾环境下能还原出更多的边缘细节;同时该系统具有实时性,可为雾霾环境下进行实时边缘检测提供一种解决方案。

基于目标检测的室内动态场景同步定位与建图

为了提高室内动态场景下定位与建图的准确性与实时性,提出了一种基于目标检测的室内动态场景同步定位与建图(simultaneous localization and mapping,SLAM)系统。利用目标检测的实时性,在传统ORB_SLAM2算法上结合YOLOv5目标检测网络识别相机图像中的动态物体,生成动态识别框,根据动态特征点判别方法只将识别框内动态物体上的ORB特征点去除,利用剩余特征点进行相机位姿的估计,最后建立只含静态物体的稠密点云地图与八叉树地图。同时在机器人操作系统(robot operating system,ROS)下进行仿真,采用套接字(Socket)通信方式代替ROS中话题通信方式,将ORB_SLAM2算法与YOLOv5目标检测网络相结合,以提高定位与建图的实时性。在TUM数据集上进行多次实验结果表明,与ORB_SLAM2系统相比,本文系统相机位姿精确度大幅度提高,并且提高了每帧跟踪的处理速度。