本發(fā)明涉及氣味監(jiān)測，尤其涉及異常氣味在線監(jiān)測系統(tǒng)、方法、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、異常氣味是指給人帶來刺激性的、不愉悅的或令人討厭的嗅覺感受的氣味，室內(nèi)環(huán)境中的異味感受不僅影響居住體驗(yàn)也危害人體健康。傳統(tǒng)的氣味檢測手段依賴于人工定點(diǎn)采樣和實(shí)驗(yàn)室分析，存在檢測周期長、空間覆蓋有限和響應(yīng)不及時(shí)等缺陷，難以滿足對高時(shí)空分辨率和連續(xù)在線監(jiān)測的需求。

2、隨著傳感器技術(shù)的發(fā)展，基于傳感器陣列的異常氣味在線監(jiān)測方法逐漸成為研究熱點(diǎn)。通過在監(jiān)測區(qū)域部署多點(diǎn)氣體傳感器，能夠?qū)崟r(shí)采集不同空間位置的氣味濃度分布數(shù)據(jù)，從而實(shí)現(xiàn)異常氣味溯源。然而，在實(shí)際應(yīng)用中，監(jiān)測區(qū)域內(nèi)人員活動(dòng)頻繁，人員走動(dòng)會(huì)對局部氣流產(chǎn)生擾動(dòng)，進(jìn)而導(dǎo)致傳感器采集到的氣味濃度數(shù)據(jù)出現(xiàn)短時(shí)波動(dòng)甚至失真。

3、現(xiàn)有的異常氣味在線監(jiān)測系統(tǒng)忽略了人員走動(dòng)引起的氣流擾動(dòng)效應(yīng)，未對擾動(dòng)區(qū)域內(nèi)的傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行有效校準(zhǔn)，導(dǎo)致濃度誤判和溯源誤導(dǎo)，尤其在密閉空間或半封閉空間中表現(xiàn)更為明顯。

4、為了解決上述問題，本發(fā)明提供了一種解決方案。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為了克服現(xiàn)有技術(shù)的上述缺陷，本發(fā)明的實(shí)施例提供異常氣味在線監(jiān)測系統(tǒng)、方法、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，通過動(dòng)態(tài)分析人員走動(dòng)動(dòng)作幅度和掃略體積占比，精準(zhǔn)識別氣流擾動(dòng)范圍進(jìn)而校準(zhǔn)氣味濃度分布數(shù)據(jù)，有效消除了人員活動(dòng)對于異常氣味監(jiān)測的干擾，提升了異常氣味溯源的準(zhǔn)確性和可靠性。

2、為了達(dá)到上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：

3、第一方面，本發(fā)明提供異常氣味在線監(jiān)測方法，包括下述步驟：

4、通過傳感器陣列獲取監(jiān)測區(qū)域的異常氣味濃度分布數(shù)據(jù)、人員走動(dòng)數(shù)據(jù)和區(qū)域空間數(shù)據(jù)；

5、通過人員走動(dòng)數(shù)據(jù)和區(qū)域空間數(shù)據(jù)分析人員走動(dòng)動(dòng)作幅度以及人體掃略體積占比關(guān)系，確定人員走動(dòng)引起的氣流擾動(dòng)范圍；

6、結(jié)合異常氣味濃度分布數(shù)據(jù)分析氣流擾動(dòng)范圍內(nèi)的氣味濃度波動(dòng)程度并進(jìn)行氣味濃度校準(zhǔn)；

7、利用校準(zhǔn)后的異常氣味濃度分布數(shù)據(jù)進(jìn)行異常氣味溯源。

8、進(jìn)一步地，分析所述人員走動(dòng)動(dòng)作幅度，包括：

9、獲取人員走動(dòng)數(shù)據(jù)中的肢體活動(dòng)數(shù)據(jù)并利用人體姿態(tài)估計(jì)算法提取人體的骨骼關(guān)鍵點(diǎn)；

10、通過提取到的骨骼關(guān)鍵點(diǎn)與靜止站立時(shí)的參考骨骼關(guān)鍵點(diǎn)之間的歐幾里得距離變化量化人員動(dòng)作幅度；

11、將人員身高作為歸一化因子對人員動(dòng)作幅度進(jìn)行歸一化并將歸一化后的人員動(dòng)作幅度均值作為人員走動(dòng)的平均動(dòng)作幅度指數(shù)，用于量化人員走動(dòng)動(dòng)作幅度。

12、進(jìn)一步地，分析所述人體掃略體積占比關(guān)系，包括：

13、通過提取到的骨骼關(guān)鍵點(diǎn)結(jié)合凸包算法計(jì)算各監(jiān)測時(shí)刻人體輪廓的最小包絡(luò)體積，對所有監(jiān)測時(shí)刻對應(yīng)的最小包絡(luò)體積進(jìn)行并集運(yùn)算得到人體掃掠體積；

14、將人體掃掠體積與監(jiān)測區(qū)域的區(qū)域空間體積的比值作為人體掃略體積占比指數(shù)，用于量化人體掃略體積與監(jiān)測區(qū)域空間體積的關(guān)系。

15、進(jìn)一步地，所述確定人員走動(dòng)引起的氣流擾動(dòng)范圍，包括：

16、獲取人員走動(dòng)的平均動(dòng)作幅度指數(shù)和人體掃略體積占比指數(shù)；

17、通過平均動(dòng)作幅度指數(shù)和人體掃略體積占比指數(shù)進(jìn)行模型參數(shù)映射，模型參數(shù)包含網(wǎng)格更新頻率、網(wǎng)格最大形變量和動(dòng)態(tài)網(wǎng)格區(qū)域半徑；

18、基于模型參數(shù)構(gòu)建動(dòng)網(wǎng)格模型進(jìn)行氣流擾動(dòng)分析并提取氣流擾動(dòng)范圍。

19、進(jìn)一步地，所述進(jìn)行模型參數(shù)映射，包括：

20、通過平均動(dòng)作幅度指數(shù)對網(wǎng)格更新頻率和網(wǎng)格最大形變量進(jìn)行模型參數(shù)映射，其中，映射后的網(wǎng)格更新頻率為fgrid＝f0×(1+λ1×ainorm)，式中f0表示初始網(wǎng)格更新頻率，λ1表示網(wǎng)格更新頻率映射權(quán)重，fgrid表示映射后的網(wǎng)格更新頻率，映射后的網(wǎng)格最大形變量為δmax＝δ0×(1+λ2×ainorm)，式中δ0表示初始網(wǎng)格最大形變量，λ2表示網(wǎng)格最大形變量映射權(quán)重，δmax表示映射后的網(wǎng)格最大形變量；

21、通過人體掃略體積占比指數(shù)對動(dòng)態(tài)網(wǎng)格區(qū)域半徑進(jìn)行模型參數(shù)映射，其中，映射后的動(dòng)態(tài)網(wǎng)格區(qū)域半徑為r＝r0×(1+λ3×vswept)，式中r0表示初始動(dòng)態(tài)網(wǎng)格區(qū)域半徑，λ3表示動(dòng)態(tài)網(wǎng)格區(qū)域半徑映射權(quán)重，r表示映射后的動(dòng)態(tài)網(wǎng)格區(qū)域半徑。

22、進(jìn)一步地，所述分析氣流擾動(dòng)范圍內(nèi)的氣味濃度波動(dòng)程度并進(jìn)行氣味濃度校準(zhǔn)，包括：

23、獲取異常氣味濃度分布數(shù)據(jù)并提取氣流擾動(dòng)范圍內(nèi)的第一局部異常氣味濃度分布數(shù)據(jù)和非氣流擾動(dòng)范圍內(nèi)的第二局部異常氣味濃度分布數(shù)據(jù)；

24、通過第一局部異常氣味濃度分布數(shù)據(jù)計(jì)算氣流擾動(dòng)范圍內(nèi)的異常氣味濃度變異系數(shù)，用于評估氣流擾動(dòng)范圍內(nèi)的氣味濃度波動(dòng)程度；

25、當(dāng)氣流擾動(dòng)范圍內(nèi)的異常氣味濃度變異系數(shù)大于等于預(yù)設(shè)異常氣味濃度變異閾值時(shí)，利用第二局部異常氣味濃度分布數(shù)據(jù)結(jié)合空間內(nèi)插算法對氣流擾動(dòng)范圍內(nèi)的氣味濃度分布數(shù)據(jù)進(jìn)行校準(zhǔn)，空間內(nèi)插算法包含反距離加權(quán)法、樣條插值法、徑向基函數(shù)法和克里金插值法。

26、進(jìn)一步地，所述利用校準(zhǔn)后的異常氣味濃度分布數(shù)據(jù)進(jìn)行異常氣味溯源，包括：

27、構(gòu)建異常氣味溯源模型，異常氣味溯源模型為高斯反演模型、反向拉格朗日模型和計(jì)算流體動(dòng)力學(xué)反演模型中的任意一種；

28、將校準(zhǔn)后的異常氣味濃度分布數(shù)據(jù)輸入異常氣味溯源模型進(jìn)行異常氣味溯源，確定異常氣味釋放源。

29、第二方面，本發(fā)明提供異常氣味在線監(jiān)測系統(tǒng)，包括：

30、數(shù)據(jù)獲取模塊，用于通過傳感器陣列獲取監(jiān)測區(qū)域的異常氣味濃度分布數(shù)據(jù)、人員走動(dòng)數(shù)據(jù)和區(qū)域空間數(shù)據(jù)；

31、擾動(dòng)范圍確定模塊，用于通過人員走動(dòng)數(shù)據(jù)和區(qū)域空間數(shù)據(jù)分析人員走動(dòng)動(dòng)作幅度以及人體掃略體積占比關(guān)系，確定人員走動(dòng)引起的氣流擾動(dòng)范圍；

32、氣味濃度校準(zhǔn)模塊，用于結(jié)合異常氣味濃度分布數(shù)據(jù)分析氣流擾動(dòng)范圍內(nèi)的氣味濃度波動(dòng)程度并進(jìn)行氣味濃度校準(zhǔn)；

33、異常氣味溯源模塊，用于利用校準(zhǔn)后的異常氣味濃度分布數(shù)據(jù)進(jìn)行異常氣味溯源；

34、控制模塊，用于控制數(shù)據(jù)獲取模塊、擾動(dòng)范圍確定模塊、氣味濃度校準(zhǔn)模塊和異常氣味溯源模塊的運(yùn)行。

35、第三方面，本發(fā)明提供一種電子設(shè)備，包括：處理器和存儲(chǔ)器，其中，所述存儲(chǔ)器中存儲(chǔ)有可供處理器調(diào)用的計(jì)算機(jī)程序，所述處理器通過調(diào)用所述存儲(chǔ)器中存儲(chǔ)的計(jì)算機(jī)程序，執(zhí)行異常氣味在線監(jiān)測方法。

36、第四方面，本發(fā)明提供一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，儲(chǔ)存有指令，當(dāng)所述指令在計(jì)算機(jī)上運(yùn)行時(shí)，使得計(jì)算機(jī)執(zhí)行異常氣味在線監(jiān)測方法。

37、本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比，具有如下優(yōu)點(diǎn)和有益效果：

38、本發(fā)明通過多源傳感信息融合以及人員行為建模，能夠有效識別并量化人員走動(dòng)引起的氣流擾動(dòng)，通過引入人員走動(dòng)的平均動(dòng)作幅度指數(shù)和人體掃略體積占比指數(shù)，進(jìn)而動(dòng)態(tài)映射動(dòng)網(wǎng)格模型參數(shù)，提高了氣流擾動(dòng)范圍的提取精度，通過量化氣流擾動(dòng)范圍內(nèi)的氣味濃度波動(dòng)程度并進(jìn)行氣味濃度校準(zhǔn)，提升了異常氣味溯源的準(zhǔn)確性和可靠性，從而實(shí)現(xiàn)在動(dòng)態(tài)環(huán)境中對異常氣味進(jìn)行實(shí)時(shí)、精準(zhǔn)溯源。