手机拍照就能测出PM2.5浓度
发布日期：2018-12-26 来源：新华网
手机拍照计算PM2.5浓度与观测站测试数据对比。
来自北京邮电大学计算机专业的博士张建胜带领创业团队，利用大数据技术，让系统能自动计算出上传照片拍摄场景的PM2.5浓度；每个用户上传的照片又将成为数据库的新成员，共同为该场景下污染源的精准定位贡献出力量。
最初产生将空气污染监测进行“众包”的想法，张建胜是受到“微信运动”的启发，“之前经常在朋友圈看到有人晒自己每天的运动步数，我就在想，能不能让大家在朋友圈里‘晒空气’呢？”
而要实现对PM2.5浓度的手机拍照计算，背后离不开大数据的支撑。张建胜向记者解释，在进行这项工作之初，团队成员连续16个月在包括鸟巢、水立方在内的多个标志性点位，收集了来自不同类型智能手机上拍摄的上万张图像，对图像上的每个像素进行逐一分析后，得出PM2.5浓度与图像特征之间的相关性。这样一来，系统再次接收到上传的图片时，就可以根据相关性得来的“计算公式”，通过图片中的像素信息得出拍摄场景下的PM2.5浓度。“通过与国家站的数据对比，目前我们系统计算出来的误差在1%以内。”
张建胜说，要想进一步降低误差，提高计算的准确性，数据库的不断充实尤为重要。为此，团队在平台上采用了“任务+激励”的方式，邀请每个手机用户都成为数据的提供者。比如，平台会发布这样的任务信息：“我们需要1张照片，位置在北京邮电大学教3楼，奖励6元，快来参与吧。”
如何确保不同人拍摄的都是同一点位的照片呢？张建胜介绍，团队采用了AR增强现实技术，引导用户调整相机姿态，从而确保每个抢到了任务的用户拍摄的都是同一场景。
人人众包式监控是张建胜“人人众包科技有限公司”探索的获取大气监控数据的一种方式，定点监控和公交移动监控则是三重监控体系下的另外两大主角。
其中，对“定点监控”这种传统的大气数据监控方式，张建胜团队进行了改良和创新，综合考虑了车流、风速、风向等因素对监测数据可能产生的影响，通过相关算法提高了数据采集的准确性。“比如，我们通过监测设备监测到朝阳与海淀交界处污染浓度较高，那么，到底是因为交界处有污染源，还是因为受到风向的影响，污染物从一侧刮过来的呢？应用了我们算法的系统能对此作出更加准确的判断。”张建胜举了个例子。
移动监控，则是通过公交车的车载专用颗粒物、氮氧化物等传感器，利用GPRS网络将监测数据、车辆位置信息上传至物联网智慧化环保监测平台，从而接收、储存、处理数据，生成车辆行驶路线及可视化的大气污染云图。据透露，公交移动监控方案即将在天津市武清区进行试点。
不过，监控获取数据只是第一步，如何实现数据的有效利用才是至关重要的。2016年开始，团队正式投入到大气污染治理智能化服务平台的软硬件研发之中，以更好地对污染源的排查进行指导，最终实现大气污染源的治理。目前，团队研发的平台已经包含了实时的数据监控、历史数据、区域数据、定制化排序、预警预报、污染防治等多个模块。
比如，如果某一区域内，通过各个渠道监控得来的污染物参数持续超标，系统会自动生成超标记录，并记录与每次超标可能有关的企业信息；如果超标时间及次数达到污染级别的时候，系统自动将信息告知给此区域的相关执法部门，由执法部门进行核实，确认无误后便可通知企业进行污染物处理。
