Công nghệ đột phá giám sát chất lượng không khí 24/7 bằng camera

Theo nghiên cứu, khả năng kết hợp giữa CNN và LSTM đã tạo ra một mô hình có khả năng nhận biết các chi tiết không gian và động lực thời gian từ các hình ảnh camera giám sát. Cách tiếp cận này nâng cao khả năng của mô hình trong việc dự báo chất lượng không khí, bao gồm nồng độ PM2.5 và PM10 cũng như Chỉ số chất lượng không khí (AQI) vào bất kể thời gian nào trong ngày.

Điểm nổi bật của mô hình này là không chỉ dự đoán được chất lượng không khí ban ngày mà cả ban đêm, thời điểm mà các phương pháp truyền thống gặp khó khăn do ánh sáng yếu. Bằng cách phân tích các dấu hiệu trực quan như sương mù và tầm nhìn từ các hình ảnh, mô hình có thể ước tính chính xác nồng độ các hạt vật chất trong không khí một cách hiệu quả.

Để giúp người dân biết được tình trạng chất lượng không khí, các cơ quan chính phủ, nhà khoa học và các công ty tại nhiều quốc gia trên thế giới đã liên tục cung cấp thông tin theo thời gian thực về tình trạng chất lượng không khí.

Dữ liệu quan trắc giúp nâng cao nhận thức của cộng đồng về ô nhiễm không khí, đồng thời hỗ trợ đánh giá xu hướng và tác động của ô nhiễm không khí, góp phần thực hiện và đánh giá hiệu quả của các giải pháp quản lý chất lượng không khí.

Tiến sĩ Xuejun Liu, trưởng nhóm nghiên cứu cho biết: "Khả năng dự đoán chính xác chất lượng không khí từ hình ảnh của mô hình, bất kể ngày hay đêm, đánh dấu một bước tiến đáng kể trong việc sử dụng công nghệ để giám sát môi trường. Nó mở ra những con đường mới cho việc đánh giá chất lượng không khí toàn diện ở những khu vực thiếu cơ sở hạ tầng”.

Nghiên cứu đột phá về sự kết hợp mô hình giữa CNN và LSTM đánh dấu một bước nhảy vọt đáng kể trong việc giám sát môi trường, cho thấy tiềm năng của việc đánh giá chất lượng không khí.

Nghiên cứu này cũng mở ra cơ hội cho các giải pháp giám sát chất lượng không khí linh hoạt hơn, tiết kiệm chi phí hơn và có thể cải thiện đáng kể sự hiểu biết và quản lý ô nhiễm không khí của chúng ta trên quy mô toàn cầu.