Resumen

La contaminación del aire es un problema universal enfrentado por muchos países en desarrollo. Debido a que hay muy pocas estaciones de monitoreo de la calidad del aire en las ciudades, es difícil para las personas saber el nivel exacto de calidad del aire en cualquier momento y lugar. Afortunadamente, se han desplegado una gran cantidad de cámaras de vigilancia que pueden capturar imágenes de manera densa y conveniente. En este caso, esto proporciona la posibilidad de utilizar las cámaras de vigilancia como sensores para obtener datos y predecir el nivel de calidad del aire. Con este fin, presentamos un enfoque novedoso de inferencia del nivel de calidad del aire basado en imágenes al aire libre. En primer lugar, exploramos varias características extraídas de las imágenes como representación robusta para la predicción de la calidad del aire. Luego, para fusionar de manera efectiva estas características heterogéneas y complementarias, adoptamos el aprendizaje de múltiples núcleos para aprender un clasificador adaptativo para la inferencia del nivel de calidad del aire. Además, para facilitar la investigación, construimos un conjunto de datos de Imágenes de Calidad del Aire al Aire Libre (OAQIS), que contiene imágenes registradas y calibradas de alta calidad con etiquetas detalladas, es decir, concentración de masa de partículas (PM), clima, temperatura, humedad y viento. Experimentos extensos en el conjunto de datos OAQIS demuestran la efectividad del enfoque propuesto.

• Materias:Algoritmo dinámico Redes Inalámbricas Redes de Comunicación Sistema de colas Teoría de juegos
• Subjects:Dynamic Algorithm Wireless Networks Communication networks Queuing systems Game theory
• Palabras claves:Contaminación atmosférica; Estaciones de control de la calidad del aire; Cámaras de vigilancia; Predicción de datos; Aprendizaje multikernel; Conjunto de datos sobre la calidad del aire exterior
• Keywords:Air pollution; Air quality monitoring stations; Surveillance cameras; Data prediction; Multikernel learning; Outdoor air quality dataset