基于神经网络的智能环境检测管理系统

张锐斌 刘鹤 杨洲 唐子瀚 闫镱铟

广西壮族自治区，梧州市

543003

摘要

本项目的研究目的是因为环境的不断恶化，各式各样的环境问题逐一出现在人类面前；其中广为人知的有温室效应、土地荒漠化和盐碱化、水源污染。这些环境问题无一不在告诉我们：人类必须在环境保护方面加以重视，迫切需要设立保护环境的政策和方案，实施对环境问题的管理与监测。然而，环境保护的工作若是完全依靠人力来实施是非常不现实的，不仅会造成人力资源的浪费，还难以获得预期设想的效果。这时候，就必须与时俱进，采用新型科学技术以及前沿的设备仪器来更好地实现环境管理监测,所以本团队设计了基于神经网络的智能环境检测管理系统。

关键词：STM32F103C8T6；环境；监测; BC35-G\NB-loT；可视化技术

1. 研究目的

本项目的研究目的是因为环境的不断恶化，各式各样的环境问题逐一出现在人类面前；其中广为人知的有温室效应、土地荒漠化和盐碱化、水源污染。这些环境问题无一不在告诉我们：人类必须在环境保护方面加以重视，迫切需要设立保护环境的政策和方案，实施对环境问题的管理与监测。然而，环境保护的工作若是完全依靠人力来实施是非常不现实的，不仅会造成人力资源的浪费，还难以获得预期设想的效果。这时候，就必须与时俱进，采用新型科学技术以及前沿的设备仪器来更好地实现环境管理监测。

2. 研究内容

系统包括硬件设计和软件设计两部分。硬件设计包含主控部分、测量端和数据传输端三大部分。主控部分采用STM32最小系统板。测量端包括：水环境测量模块、大气环境测量模块、光照强度测量模块和土壤环境测量模块。数据传输端采用BC35-G\NB-IoT无线通信网络传输来取代人工传输。软件设计包含手机端数据接收、电脑端可视化平台、数据传输通信协议三部分实现数据的传输与展示。该系统基于神经网络结构来实现模块化和层次分类，其中感知层由监测模块来实现，通过多种传感器相互协作来形成监测网络，并利用无线网络传输实现数据传输到网络层，网络层对数据接收传输处理进行操作，最终将数据发送到应用层，也就可以通过可视化平台直观分析监测状况，以便于做出举措。系统结构如图一所示：

应用层

网络层

感知层

主控板

可视化

图一系统结构图

1. 第一部分是各项环境数据采集系统的搭建：

利用STM32作为数据采集平台的主控，选择合适的监测传感器模块，各个方面的监测传感器模块都可以很好兼容，具有很高的模块化程度。更换监测传感器模块即可对森林、土壤、江河湖海、市区，室内室外的环境进行全面监测

2. 第二部分是数据通信系统的设计：

本项目用BC35-G\NB-loT无线通信网络传输取代了人工传输，大大降低了数据传输耗费的人力物力，数据由监测模块发出，即可很快的在平台上接收到，BC35-G\NB-loT无线通信网络能最大限度满足终端设备对小尺寸的模块的信息传输工作，BC35-G在设计上兼容多种GSM/GPRS模块，具有很强的兼容性和抗干扰性，适合在一些极端恶劣的环境下工作，大大减少了以往环境监测中数据传输的难度。

3. 第三部分是Echarts智能环境数据可视化平台搭建：

本项目中的数据可视化平台基于Echarts可视化技术而设计的，智能环境监测平台将智能神经网络处理好的各项环境数据上传至数据可视化平台，各项环境数据即可完美的呈现可视化平台上，数据可视化平台的本质其实是充满着环境各项数据的三维环境地图，仅需点击三维环境地图的某个地理位置，便可得知该地理位置的环境信息和该地区的环境治理方案和该地区未来的环境发展趋势。

4. 第四部分是人工智能平台的设计：

技术关键点在于采用神经网络结构，通过具有传感能力的感知层、承担连接作用的网络层以及实现数据处理的应用层三部分组成的神经网络结构让人工智能在环境的监测中大施拳脚，保证监测人员的安全，延展监测范围，减少人为因素误差，节省监测的成本。

5、第五部分是进行联合调试：

在调试中引入真实环境，给数据采集系统与无线通信系统设立各种各样的工作模式和各种各样极端的工作环境，测试机器是否会按照正常的设定完成工作，确保机器的稳定，在调试的过程中不断完善整体系统，完成所有模块的测试，确保稳定度。

3. 国、内外研究现状和发展动态

随着监测技术的发展和监测范围的扩大，整体监测质量有了提高，但由于受采样手段、采样频率、采样数量、分析速度、数据处理速度等限制，仍不能及时地监测环境质量变化、预测变化趋势，更不能根据监测结果发布采取应急措施的指令。20世纪70年代开始，发达国家相继建立了连续自动监测系统，在地区分布网点或在重点污染源布设监测点，进行在线监测，并使用了遥感、遥测手段，监测仪器用电子计算机遥控，数据用有线或无线传输方式送到监测中心控制室，经电子计算机处理，自动成指定的报表，分析出污染态势、浓度分布，可以在极端的时间内观察到空气、水体污染浓度变化，预测预报未来环境质量。在线检测是环境监测的未来发展方向

^[1]。

1、国际情况

20世纪 80年代初,发达国家相继建立了自动连续监测系统和宏观生态监测系统,并借助地理信息系统技术(GIS)、遥感技术(RS)和全球卫星定位系统技术(GPS) ,连续观察空气、水体污染状况变化及生态环境变化 ,预测预报未来环境质量,有力扩大了环境监测范围以及监测数据的获取、处理、传输、应用的能力,为环境监测动态监控区域环境质量乃至全球生态环境质量提供了强有力的技术保障,极大促进了环境监测的现代化发展，实现了监测实时性、连续性和完整性^[2]。

以加拿大、日本等国为代表，在环境保护行政管理部门内设环境监测管理机构，环境监测管理人员性质为公务员，人员编制较为充足。主要负责制订环境监测方针政策、规章制度，管理环境监测工作，制订监测标准规范，布置监测工作任务，发布环境信息等，环境监测技术工作多依托环境保护主管部门建立相应的技术研究机构。如美国环保局组建了9个环境监测分析技术研究中心（后合并成4个）。日本的监测技术标准由日本国立环境研究所、研究机构、大学等研究制定，环境省批准发布^[3]。

2、国内情况

近年行业收入保持平稳。2011-2012年监测行业营收出现爆发式增长，增长率约为38%，主要原因是政府集中采购价格较高的大型监测站，监测设备销售量在这一年也大幅增长了41%。此后，大气监测的国家控制点数目稳定在1436个，监测行业营业收入整体保持稳定，监测设备销售量出现两次高速增长期，其中，2013-2015年是因为监测设备在现有大型设备基础上的补充或升级，2016-2017年是由于政策打击监测数据造假，将监测工作纳入考核机制^[4]。

环境监测设备销量大增。从监测设备的细分领域来看，2017年监测设备销售量达到56875台，同比增长约38%，其中，水质监测系统销量19345台，同比增长86%，环境空气在线监测设备7162台，同比增长55%，均实现大幅增长。

图二环境监测行业收入情况

图三各类环境监测设备销量占比（%）

3、发展动态

到2020年中国环境监测行业市场规模有望突破900亿元。预计未来一段时期内，环境监测市场空间主要来自四个方面：一、网格化监测需求增加。目前大气监测设施已经完成，高层政府对于可提供实时数据、分布广泛、成本较低的大气监测设备需求增加，网格化监测有望迎来机遇期。二、传统监测站更新和下沉。全国范围内传统监测站的建造已经基本完成，未来将面临更新换代，同时，传统监测站有望向省、县等地区扩展。三、监测指标细化。细分指标需求将增加，如VOCS、土壤监测等。四、监测空间拓展。提升土壤、地下水等领域监测需求。

4. 创新点与项目特色

1、系统强调独立性、通用性和模块化各数据监测模块相互独立，互不干扰。用户通过自身需求选择合适的监测传感器模块，各个方面的监测传感器模块都可以很好兼容，本系统具有很高的模块化程度。用户仅需更换监测传感器模块即可对森林、土壤、江河湖海、市区，室内室外的环境进行全面监测，具有很强的通用性，良好的通用性能大幅缩减监测成本；

2、利用神经网络具有高度智能化，处理环境监测数据。 神经网络的智能化是该平台设计的重点，智能的神经网络系统可以帮助用户完成一些复杂和漫长的数据处理工作，本团队设计出一个高度智能的网上环境监测平台，平台自动将环境监测传感器模块传回的各项数据进行快速整合、分类，并和环境监测数据库进行匹对，得出处理方案，用户便可通过处理方案对环境问题进行处理所有的监测数据和监测结果都会储存在环境监测数据库中，作为存档；

3、利用神经网络的预知能力，对环境信息进行预测。智能网上环境监测平台统计某地区,一段时间内的环境数据，再通过查找环境数据库中相同地区的环境数据存档数据，神经网络将数据进行对比预测，绘制出数据折线图，并对用户发送预测结果，监测传感器模块可以安装在一些极端环境下，如：自然灾害多发地段、荒漠戈壁、冰川雪山。监测过程自动化可大大降低监测人员的工作风险，充分利用智能神经网络具有人类所不具备的预知能力，能有效的预防地质灾害和自然灾害对人们的影响；

4、利用专用快速数据传输网络，实现监测数据快速传输，第一时间将数据送回平台。相对于以往的监测方式，本项目用BC35-G\NB-loT无线通信网络传输取代了人工传输，大大降低了数据传输耗费的人力物力，数据由监测模块发出，即可很快的在平台上接收到，BC35-G\NB-loT无线通信网络能最大限度满足终端设备对小尺寸的模块的信息传输工作，BC35-G在设计上兼容多种GSM/GPRS模块，具有很强的兼容性和抗干扰性，适合在一些极端恶劣的环境下工作，大大减少了以往环境监测中数据传输的难度；

5、数据可视化平台，让环境情况清晰明了的展现在用户面前。本项目中的数据可视化平台基于Echarts可视化技术而设计的，智能环境监测平台将智能神经网络处理好的各项环境数据上传数据可视化平台，各项环境数据即可完美的呈现在用户面前，数据可视化平台的本质其实是充满着环境各项数据的三维环境地图，用户仅需点击三维环境地图的某个地理位置，便可得知该地理位置的环境信息和该地区的环境治理方案和该地区未来的环境发展趋势，可视化平台让环境监测变得方便快捷；

5. 技术路线、拟解决的问题及技术路线 ：

技术路线图如图四所示：

环境数据采集设备的制作

监控

数据通信系统计

神经网络系统计

用户

数据中心

Echarts数据可视化平台化

图四技术路线图

1. Echarts环境数据可视化平台的搭建：

利用Echarts可视化技术构建出一个环境数据信息监测平台，用户可通过可视化平台了解该地区的各项环境参数，实时的观察该地区的环境数据信息的变化，实现对环境信息的实时监测。

2. 环境数据采集设备的制作：

利用高精度的PM2.5监测模块、水硬度测量模块、单离子水质测定模块、土壤酸碱度测量模块、土壤水分技术模块、光照强度模块、空气温湿度模块，共同组成环境监测系统中环境数据采集部分。

3. 数据通信系统的设计：

采用专用快速的BC35-G\NB-loT无线通信数据传输网络，利用BC35-G\NB-loT无线通信网络能最大限度满足终端设备对小尺寸的模块的信息传输工作，BC35-G在设计上兼容多种GSM/GPRS模块，具有很强的兼容性和抗干扰性，适合在一些极端恶劣的环境下工作的优秀性能指标，第一时间将监测数据上传到数据可视化平台。

4. 神经网络系统的设计：

本项目采用神经网络建立一些信息模型，以不同的链接方式形成不同的输出算法，通过大量的节点之间的连接来代表不同的功能值，它形同于每个网络中的记忆模式，依靠网络的连接来输出函数并配合建立的信息模型进行数据的处理，解决环境监测中存在的监控范围不全，监测结果不准，监测成本高的问题。

5、完成Echarts环境数据可视化平台、环境数据采集与数据通信系统的互联调试，通过大量的高强度测试，统计系统出现的各种BUG，并制定出解决方案，确保该系统在上市之前的故障率降至最低，创立良好口碑。

6、通过互联网收集意见和实地调查获取人们对本系统的宝贵意见，改善系统产品质量，为人们提供一套优秀的智能的现代化环境监测系统。

拟解决问题：1、Echarts环境数据可视化平台设计；

2、环境数据采集系统搭建；

3、数据通信系统搭建；

4、建立环境监测数据库；

5、神经网络系统构建；

6. 预期成果：

实现可视化平台、环境数据采集系统、数据通信系统和神经网络系统联动，完成智能化环境监测系统的设计，实现Echarts环境数据可视化、环境各项数据高精度采集、环境数据零失真传输等功能，撰写可行性研究报告（调查报告）1份，在省级（含省级）以上学术期刊发表论文1篇。

7. 项目研究进度安排

我们的项目进度分为三个阶段：

1. 理论学习阶段：（2021年4月——2021年12月）

各个组员将有针对性地进行相关理论知识的补充深入学习，比如学习STM32最小系统板的开发与应用；学习BC35-G\NB-IoT无线通信网络传输的具体使用、构建和操作方法；学习Echarts可视化技术的应用；学习多种探测模块的工作原理与模块的选择；

2. 软硬件设计阶段：（2022年1月——2022年8月）

在STM32的基础上设计出适合的该系统的软件程序、设计水环境测量模块、大气环境测量模块、光照强度测量模块和土壤环境测量模块、利用数据库技术设计出Echarts可视化预览平台、设计出直观分析监测状况的监测平台，在保证小巧精致的同时，基于神经网络结构来实现模块化和层次分类。设计包含手机端的数据接收、电脑端可视化平台、数据传输通信协议三部分实现数据的传输与展示。

三、测试阶段：（2022年9月——2023年4月）

在调试中引入真实环境，给智能环境监测系统设立各种各样的工作模式和各种各样极端的工作环境，测试机器是否会按照正常的设定完成工作，确保机器的稳定，在调试的过程中不断完善整体系统，完成所有模块的测试。

8. 已有基础

1. 1. 与本项目有关的研究积累和已取得的成绩

为了本项目能够有较高的水准，我们团队专门邀请了学校在该方面有专精的老师进行专业知识指导，还有向已毕业的进入该行业的学长进行细节问题的咨询。其中在无线通信网络实现数据传输的基础上增加手机端数据接收、电脑端可视化平台实现数据的展示，同时对Echarts可视化技术有所研究。换句话说，在该项目中我们采用了个人的研究积累，其中有组员在Echarts可视化领域和神经网络结构领域上有一定的研究基础，也有组员在无线网络传输BC35-G和NB-IoT等方面的技术有所研究，我们团队利用组员的研究积累给项目增加了许多创新之处。当然，我们团队也翻阅了大量的有关神经网络结构方面的书籍和资料，在了解技术方面知识之余，我们团队还对其在国内外的发展现状与趋势进行了相当程度的调研。我们团队中的队员曾获全国大学生电子设计大赛的区级二等奖，他们已经具备较高的专业水平及知识素养。

1. 2. 已具备的条件，尚缺少的条件及解决方法

一、已具备条件：

1.实验条件：我们团队拥有学院实验室提供的大量资料资源和专业设备资源，这些给我们团队提供了极大的帮助。无论是实验需要用到的材料方面，还是实验仪器方面，又或是实验环境方面，我们团队都已具备了非常不错的实验条件。

2.团队条件：我们团队由五名怀揣梦想、坚定信念、努力实干的青年大学生组成。我们都来自电子与信息工程学院，我们有着不同领域的专业性，在某些方面都有自己独到的涉猎或是深入的研究。我们团队充分利用了各自专精领域的研究积累，进行本次项目的研究和开发。我们团队将我们的个人研究积累采用到项目的创新和多功能化上面，完全开发出具有我们团队特色的项目作品。关于组员自身，我们团队有三名组员来自实验室，平时也经常参与各项专业竞赛，获得了不少的荣誉，比如广西大学生智能设计大赛、全国大学生电子设计大赛、挑战杯大赛等等均获得过奖项。并且，团队成员都已经是大三的专业知识水平，项目涉及到的专业知识不再是完全依靠查阅资料获取，而是自身对其已有一定的了解。

3.学习条件：我们团队通过请教专业的指导老师以及学院优秀的资深专业教师团来学习项目相关的专业知识，并且通过学校拥有极大底蕴的图书馆来查阅项目中遇到的知识问题。除此之外，我们也可以咨询实验室做过相关研究的学长学姐们。

4.外界条件：可以咨询学院毕业后从事该项目相关行业的学长学姐们，可以与该行业的公司合作，学习现代化的Echarts可视化技术。

二、缺少条件

由于没有资金的支持，本项目难以进行后续的开发研究，而且相关专业技术层面资料匮乏，因此希望本次项目通过，得到学校及国家政府的支持。

参考文献

[1]刘雅妮. 国内外环境在线监测技术发展趋势[J].工程科技,2013(06):68-70.

[2]万本太,蒋火华.论中国环境监测发展战略[J].中国环境监测,2005,21(1).

[3]王心芳.再接再厉进一步提高环境监测整体水平[J].中国环境监测,2004,20(1).

[4]李国刚,万本太.中国环境监测科技发展需求分析[J ].中国环境监测,2004,20(6).