智慧空氣品質監測

傳感器網絡和MCU技術

現代空氣品質監測系統利用大規模的傳感器網絡，這些傳感器可以即時收集有關空氣中各種污染物的數據，包括PM2.5、PM10、二氧化硫（SO2）、氮氧化物（NOx）等。這些傳感器通常與微控制器（MCU）結合使用，MCU負責數據的收集、處理和傳輸。MCU具有低功耗、高效能的特點，能夠在優化系統性能的同時減少能耗。

AI算法和TinyML的應用

AI算法在空氣品質監測中發揮著重要作用。傳感器收集到的數據可以通過機器學習和深度學習算法進行分析，從而實現對空氣品質的精確預測和警報。這就是Tiny Machine Learning（TinyML）的優勢所在，它是一種專為低功耗嵌入式設備設計的機器學習技術。TinyML可以在MCU上運行，實現即時數據分析和決策，而不需要大量的計算資源。

即時警報和決策支持

結合MCU和TinyML的AI技術能夠實現即時的空氣品質警報。當監測數據顯示污染水平超過閾值時，系統可以立即發出警報，以保護市民的健康。同時，這些技術還能夠提供決策支持，例如建議政府採取何種措施來改善空氣品質，減少污染源的影響。

城市規劃和政策制定

AI在空氣品質監測中的應用還有助於城市規劃和政策制定。通過長期的數據收集和分析，政府可以更好地了解空氣品質的趨勢，制定更有效的環境政策，並優化城市建設計劃。

適用開發平台
NuMaker-IoT-M467	智慧家庭空氣質量監測系統應用描述：在家庭環境中安裝空氣質量感測器，用於監測如 PM2.5、PM10、一氧化碳、二氧化氮、揮發性有機化合物（VOCs）等指標。 Cortex-M4 處理來自這些感測器的數據，持續監測室內空氣質量。當空氣質量指標超出安全範圍或出現異常波動時，系統會自動發出警報，並可與空氣淨化器等設備連接，自動啟動淨化過程。

適用開發平台

NuMaker-IoT-M467

智慧家庭空氣質量監測系統

應用描述：

在家庭環境中安裝空氣質量感測器，用於監測如 PM2.5、PM10、一氧化碳、二氧化氮、揮發性有機化合物（VOCs）等指標。

Cortex-M4 處理來自這些感測器的數據，持續監測室內空氣質量。

當空氣質量指標超出安全範圍或出現異常波動時，系統會自動發出警報，並可與空氣淨化器等設備連接，自動啟動淨化過程。