智慧空氣品質監測

傳感器網絡和 MCU 技術

現代空氣品質監測系統利用大規模的傳感器網絡，這些傳感器可以即時收集有關空氣中各種污染物的數據，包括 PM2.5、PM10、二氧化硫（SO2）、氮氧化物（NOx）等。這些傳感器通常與微控制器（MCU）結合使用，MCU負責數據的收集、處理和傳輸。MCU 具有低功耗、高效能的特點，能夠在優化系統性能的同時減少能耗。

AI 算法和 TinyML 的應用

AI算法在空氣品質監測中發揮著重要作用。傳感器收集到的數據可以通過機器學習和深度學習算法進行分析，從而實現對空氣品質的精確預測和警報。這就是 Tiny Machine Learning（TinyML）的優勢所在，它是一種專為低功耗嵌入式設備設計的機器學習技術。TinyML 可以在 MCU 上運行，實現即時數據分析和決策，而不需要大量的計算資源。

即時警報和決策支持

結合 MCU 和 TinyML 的 AI 技術能夠實現即時的空氣品質警報。當監測數據顯示污染水平超過閾值時，系統可以立即發出警報，以保護市民的健康。同時，這些技術還能夠提供決策支持，例如建議政府採取何種措施來改善空氣品質，減少污染源的影響。

城市規劃和政策制定

AI 在空氣品質監測中的應用還有助於城市規劃和政策制定。通過長期的數據收集和分析，政府可以更好地了解空氣品質的趨勢，制定更有效的環境政策，並優化城市建設計劃。

適用開發平台
NuMaker-HMI-M467 NuMaker-IoT-M467	智慧家庭空氣質量監測系統應用描述：在家庭環境中安裝空氣質量感測器，用於監測如 PM2.5、PM10、一氧化碳、二氧化氮、揮發性有機化合物（VOCs）等指標。 Cortex-M4 處理來自這些感測器的數據，持續監測室內空氣質量。當空氣質量指標超出安全範圍或出現異常波動時，系統會自動發出警報，並可與空氣淨化器等設備連接，自動啟動淨化過程。
NuMaker-M55M1	異常檢測 M55M1 開發板的高性能處理器和機器學習能力使其成為實現空氣品質異常檢測的理想選擇。這種功能尤其重要，因為它能夠及時識別空氣中有害物質的異常增加，例如揮發性有機化合物 (VOCs)、細顆粒物 (PM2.5)、一氧化碳等。利用連接到 M55M1 的多種空氣質量感測器收集數據。數據處理和分析，包括篩選、正規化和異常檢測。應用機器學習算法對收集的數據進行模式識別，從而精確識別空氣質量異常。當監測到異常時，系統會發出警報並提供相應的建議或自動調整連接的空氣淨化設備。

適用開發平台

NuMaker-HMI-M467

NuMaker-IoT-M467

智慧家庭空氣質量監測系統

應用描述：

在家庭環境中安裝空氣質量感測器，用於監測如 PM2.5、PM10、一氧化碳、二氧化氮、揮發性有機化合物（VOCs）等指標。

Cortex-M4 處理來自這些感測器的數據，持續監測室內空氣質量。

當空氣質量指標超出安全範圍或出現異常波動時，系統會自動發出警報，並可與空氣淨化器等設備連接，自動啟動淨化過程。

NuMaker-M55M1

異常檢測

M55M1 開發板的高性能處理器和機器學習能力使其成為實現空氣品質異常檢測的理想選擇。這種功能尤其重要，因為它能夠及時識別空氣中有害物質的異常增加，例如揮發性有機化合物 (VOCs)、細顆粒物 (PM2.5)、一氧化碳等。

利用連接到 M55M1 的多種空氣質量感測器收集數據。