(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111665773.8 (22)申请日 2021.12.31 (71)申请人 中国矿业大 学 地址 221116 江苏省徐州市铜山区大 学路1 号 (72)发明人 朱金佗　刘金钰　冯子康　何新建　 王亮　张馨木　杨进　荆鹏俐　 马昆明　陈梦林　 (74)专利代理 机构 南京经纬专利商标代理有限 公司 32200 代理人 张鹏 (51)Int.Cl. G06F 16/2458(2019.01) G06F 16/25(2019.01) G06K 9/62(2022.01)G06Q 50/08(2012.01) F24F 8/175(2021.01) F24F 8/20(2021.01) F24F 11/52(2018.01) F24F 11/58(2018.01) F24F 11/63(2018.01) F24F 11/64(2018.01) (54)发明名称 一种基于云平台的室内空气绿植净化最优 方案决策系统 (57)摘要 本发明公开了一种基于云平台的室内空气 绿植净化最优 方案决策系统， 属于空气净化技术 领域。 系统包括室内空气质量监测装置， 其监测 室内空气质量； 室内三维建模装置， 其构建室内 三维模型； 过敏原键入装置， 其供用户输入过敏 原绿植信息； 云决策平台， 其包括数据汇聚处理 模块、 绿植净化信息数据库及最优方案决策模 块， 云决策平台用于汇集数据， 并根据室内空气 质量监测装置的传输信息， 结合绿植净化信息数 据库的信息输出一组或多组室内植被布置方案； 客户端， 其显示最优 方案决策模块输出的布置方 案。 本发明的基于云平台的室内空气绿植净化最 优方案决策系统， 可最大程度、 最优化的利用绿 植改善室内空气质量， 提高人们的生活质量和健 康水平。 权利要求书3页 说明书9页 附图2页 CN 114328670 A 2022.04.12 CN 114328670 A 1.一种基于云平台的室内空气绿植净化 最优方案决策系统， 其特 征在于， 包括： 室内空气质量监测装置， 其布置于室内， 用于监测室内空气质量， 并将监测数据进行传 输； 室内三维建模装置， 其布置于室内， 采集室内三维空间信息， 构建室内三维模型， 并将 三维模型 数据进行传输； 过敏原键入装置， 其布置于室内， 供用户输入过敏原绿植信息， 并将绿植信息进行传 输； 云决策平台， 其包括数据汇聚处理模块、 绿植净化信息数据库及最优方案决策模块； 所 述数据汇聚处理模块接收室内空气质量监测装置、 室内三维建模装置及过敏原键入装置传 输的信息， 并将信息传输至最优方案决策模块； 所述绿植净化信息数据库收录有具备净化 功能室内绿植的信息， 并构建有不同室内环境下， 不同植株特征 的室内绿植对不同空气污 染物的净化效果规律信息； 所述最优方案决策模块可获取绿植净化信息数据库的信息， 并 能根据过敏原键入装置的传输信息剔除用户过敏绿植， 然后根据室内空气质量监测装置的 传输信息， 结合绿植净化信息数据库的规 律信息输出一组或多组室内植被布置方案； 客户端， 其布置 于室内， 用于 显示云决策平台的最优方案决策模块输出的布置方案 。 2.根据权利要求1所述的一种基于云平台的室内空气绿植净化最优方案决策系统， 其 特征在于， 所述室内空气质量 监测装置包括： 微气候参数监测模块， 其设于室内， 用于实时监测室内温度、 湿度及光照强度； 微细颗粒污染监测模块， 其设于室内， 用于实时监测室内PM2.5和PM10的浓度； 有毒有害气体监测模块， 其设于室内， 用于实时监测室内有 害气体浓度； 病菌监测模块， 其设于室内， 用于实时监测室内真菌和细菌计数浓度； 空气质量数据云端传输模块， 其与微气候参数监测模块、 微细颗粒污染监测模块、 有毒 有害气体监测模块和病菌监测模块均信号连接， 所述空气质量数据云端传输模块用于将微 气候参数监测模块、 微细颗粒污染监测模块、 有毒有害气体监测模块和病菌监测模块监测 到的数据传输 至云决策平台。 3.根据权利要求2所述的一种基于云平台的室内空气绿植净化最优方案决策系统， 其 特征在于， 所述室内空气质量 监测装置还 包括： 按键输入模块， 其供用户设定室内空气质量 危险阈值； 显示模块， 其与微气候参数监测模块、 微细颗粒污染监测模块、 有毒有害气体监测模块 和病菌监测模块均信号连接， 所述显示模块用于实时显示微气候参数监测模块、 微细颗粒 污染监测模块、 有 毒有害气体监测模块和病菌监测模块 监测到的数据； 声光报警模块， 其设于室内， 用于发出声光警报； 微控制器， 其与室内空气质量监测装置的各模块均信号连接， 所述微控制器在室内空 气质量实时参数达 到或超过按键 输入模块设定的危险阈值时， 控制声光报警模块启动。 4.根据权利要求1所述的一种基于云平台的室内空气绿植净化最优方案决策系统， 其 特征在于， 所述室内三维建模 装置包括： 三维尺度空间监测模块， 其包括若干布置于室内的相机 阵列及建模模块， 各相机 阵列 从不同角度采集室内空间图片信息， 并通过建模模块根据采集的室内空间图片信息完成室 内三维建模；权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114328670 A 2三维建模数据云端传输模块， 其与三维尺度空间监测模块信号连接， 用于将三维尺度 空间监测模块完成的室内三维模型传输 至云决策平台。 5.根据权利要求1所述的一种基于云平台的室内空气绿植净化最优方案决策系统， 其 特征在于， 所述过 敏原键入 装置包括： 过敏原键入面板， 其供用户输入过 敏原绿植信息； 过敏原数据云端传输模块， 其与过敏原键入面板信号连接， 用于将用户输入的过敏原 绿植信息传输 至云决策平台。 6.根据权利要求1所述的一种基于云平台的室内空气绿植净化最优方案决策系统， 其 特征在于， 所述云决策平台的绿植净化信息数据库中， 构建净化效果 规律方法如下： 一、 设置若干实验舱与一间对照舱， 实验舱与对照仓尺寸相同， 将收录在绿植净化信 息 数据库中的各绿植分别置于不同实验舱中， 对照舱内不放置绿植， 并设置各实验舱与对照 舱的温度、 湿度及光照均相同； 二、 向各舱体内均释放相同剂量的空气污染物， 并实时监测各舱体 内的污染物浓度， 采 用如下公式计算各实验舱内绿植的净化效率， 根据 绿植净化效率筛 选出在污染物浓度变化的不同阶段 净化效率 最高的绿植； 三、 设置若干实验舱与一间对照舱， 实验舱与对照仓尺寸相同， 并设置各实验舱与对照 舱的温度、 湿度及光照均相同， 在各实验舱内放置在设置的环境参数中具备最高净化效率 的不同数量的同种绿植； 四、 向各舱体内均释放相同剂量的空气污染物， 并实时监测各舱体 内的污染物浓度， 采 用如下公式计算各实验舱内绿植的有效吸程， 然后采用如下公式计算室内绿植数量， 7.根据权利要求6所述的一种基于云平台的室内空气绿植净化最优方案决策系统， 其 特征在于： 在构建净化效果规律方法时， 绿植选取不同生长年份、 叶面积及气孔量特征的植 株， 对不同植株特 征的植株进行实验， 获取不同植株特 征的绿植净化效率及有效吸程； 在构建净化效果规律方法时， 还针对多种不同浓度空气污染物进行混合， 实验混合空 气污染物下绿植的净化效率及有效吸程。 8.根据权利要求1所述的一种基于云平台的室内空气绿植净化最优方案决策系统， 其 特征在于： 所述云决策平 台的绿植净化信息数据库中， 最优方案 决策模块采用St acking深 度集成学习模型训练以筛选净化室内空气绿植为目的的分类模型， 获取并输出 空气指标优 化率和空气 指标优化 量最高的室内植被布置方案 。 9.根据权利要求8所述的一种基于云平台的室内空气绿植净化最优方案决策系统， 其 特征在于， 所述最优方案决策模块采用Stacking深度集成学习模 型输出室内植被布置方案 采用如下 方法： 一、 对绿植净化信 息数据库中的各数据进行特征提取， 提取的数据作为训练集， 建立两 层Stacking深度集成学习模型； 二、 在第一层Stacking深度集成学习模型中， 分别单独使用CatBoost、 LightGBM、 XGBoost、 SNM、 KNN以及RandomForest基模型以训练集的80％数据进行训练， 训练集的20％权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114328670 A 3