[发明专利]基于图像的高效PM2.5浓度预测方法

摘要

本发明公开了一种基于图像的高效PM2.5浓度预测方法。通过手机或者相机来获取场景图像，基于这些图像来实时估计PM2.5浓度。首先，在PM2.5浓度非常低的良好天气环境下拍摄大量图片，基于空间和变换域的熵特征建立自然统计模型(NS)。然后将一张新的图像与NS模型对比，计算出偏离度。最后，用非线性函数映射PM2.5浓度指数的偏离度。大量的实验结果表明，本发明提出的模型在PM2.5浓度精准预测和实现效率方面与目前的先进方法相比具有很大优势。

主权项

1.基于图像的高效PM2.5浓度预测方法，其特征在于包括以下步骤：第一步、提取RGB格式图片的饱和度S(x，y)；第二步、计算图像饱和度在空间域的熵Hs；第三步、通过哈尔小波变换技术将饱和度空间分解成10个波段，并计算每一波段小波系数的熵第四步、计算整个变换域饱和度的熵Es；第五步、根据空间域中熵的分布直方图得出极值概率密度函数QV；第六步、通过最大似然法计算出最优模型参数u和d的值；第七步、根据变换域中熵的分布直方图得出高斯概率密度函数QG；第八步、融合QVQG得到PM2.5浓度预测方法似然度Q；方法如下：其中ω为权值，取为0.5；第九步、将似然度Q进行非线性映射得到PM2.5浓度SE。