Ô nhiễm không khí là một vấn đề sức khỏe toàn cầu nghiêm trọng, đòi hỏi các giải pháp giám sát sáng tạo. Các phương pháp truyền thống, phụ thuộc vào các trạm mặt đất, đắt tiền và hạn chế về mặt địa lý, cản trở phạm vi phủ sóng toàn diện. Những bước tiến gần đây trong công nghệ đã làm nổi bật tiềm năng của việc sử dụng dữ liệu hình ảnh từ camera giám sát như một giải pháp thay thế hiệu quả về mặt chi phí để đánh giá chất lượng không khí.
Một nghiên cứu mới được công bố trên Khoa học Môi trường và Công nghệ Sinh thái đã đổi mới mô hình kết hợp giúp cải thiện đáng kể việc giám sát chất lượng không khí ngoài trời bằng hình ảnh camera giám sát. Cách tiếp cận này nâng cao khả năng ước tính chất lượng không khí, bao gồm nồng độ PM2.5 và PM10 và Chỉ số chất lượng không khí (AQI), bất kể thời gian trong ngày.
Nhóm nghiên cứu đã kết hợp Mạng thần kinh chuyển đổi (CNN) với mạng Bộ nhớ ngắn hạn dài (LSTM), tạo ra một mô hình nắm bắt một cách thông minh cả chi tiết không gian có trong từng hình ảnh và động lực thời gian trên một chuỗi hình ảnh. Cách tiếp cận sáng tạo này đặc biệt hiệu quả trong việc vượt qua thách thức lâu dài trong việc ước tính chính xác chất lượng không khí vào ban đêm, giai đoạn mà các phương pháp dựa trên hình ảnh truyền thống thường gặp khó khăn do điều kiện ánh sáng yếu.
Bằng cách phân tích các dấu hiệu trực quan trong cảnh quay giám sát, chẳng hạn như sương mù và tầm nhìn hạn chế, mô hình có thể dự đoán nồng độ hạt vật chất (PM2.5 và PM10 ) và AQI một cách hiệu quả, cả ngày lẫn đêm.
Tiến sĩ Xuejun Liu, trưởng nhóm nghiên cứu và là tác giả tương ứng, cho biết: “Khả năng ước tính chính xác chất lượng không khí từ hình ảnh từ mô hình của chúng tôi, 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 toàn diện đánh giá chất lượng không khí ở những vùng thiếu cơ sở hạ tầng.”
Nghiên cứu này đánh dấu một bước nhảy vọt đáng kể trong việc giám sát môi trường, cho thấy tiềm năng nâng cao đáng kể việc đánh giá chất lượng không khí. Nó mở ra cơ hội cho các giải pháp giám sát năng động hơn, tiết kiệm chi phí hơn, có thể cải thiện đáng kể sự hiểu biết và quản lý ô nhiễm không khí trên quy mô toàn cầu.
Nghiên cứu: Xiaochu Wang et al, Surveillance-image-based outdoor air quality monitoring, Environmental Science and Ecotechnology (2023). DOI: 10.1016/j.ese.2023.100319
Nguồn Phys.org
