机器学习在空气污染预测与实时口罩检测中的应用

# 机器学习在空气污染预测与实时口罩检测中的应用 ## 1. 空气污染预测 ### 1.1 机器学习方法对比 在空气污染预测中，运用了随机森林回归器（Random forest regressor）和人工神经网络多层感知器（ANN multilayer perceptron）这两种机器学习技术来预测 PM2.5 水平，并基于误差率对它们的性能进行了评估。以下是这两种方法的性能指标对比： | 指标 | 随机森林回归器 | 人工神经网络多层感知器 | | ---- | ---- | ---- | | 决定系数（R - squared） | 91.3 | 83.7 | | 均方根误差（Root mean square error） | 23.1 | 32.9 | | 平均绝对误差（Mean absolute error） | 15.4 | 21.2 | 从这些指标可以看出，随机森林回归器的误差率相对较低。决定系数越高、均方根误差和平均绝对误差越低，说明模型的性能越好。因此，随机森林回归器在预测空气污染数据方面表现更优，是比人工神经网络多层感知器更好的技术。 ### 1.2 模型局限性 需要注意的是，随机森林模型存在一定的局限性。该模型能预测的最高值为 600，这意味着它无法探索训练数据中未出现的更高值的新样本。 ## 2. 实时口罩检测 ### 2.1 背景与技术概述 在新冠疫情背景下，为了降低病毒传播速度，戴口罩成为重要的防护措施。实时口罩检测模型的训练采用了经典的深度学习算法（CNN），并结合计算机视觉技术（级联分类器和 OpenCV）进行检测和分类。主要使用的库包括： - OpenCV：开源的机器学习和计算机视觉软件，用于运行无限循环以启动网络摄像头。 - Keras：与 TensorFlow 结合使用的神经网络库，用于构建顺序模型。 ### 2.2 相关研究方法 - **Batagelj 等人**：专注于实时监控中的口罩检测问题，引入了新的数据集，采用稳定模型 Retina Face 进行检测。不过，现有模型仅检测口罩的存在，而不关注其佩戴位置，在实际应用中的价值有限。 - **Vinitha 等人**：将深度学习和经典机器学习技术相结合，使用 OpenCV、TensorFlow 和 Keras 构建顺序模型。通过深度迁移特征提取，并与三种机器学习算法集成，以实现高精度和减少训练时间。 - **Das 等人**：提出了包含级联分类器和预训练 CNN 的方法。将数据集从 RGB 图像转换为灰度图像，调整大小为 100×100 以进行特征提取，然后构建 CNN 模型。 - **Prime 等人**：采用深度学习方法和量化技术识别戴口罩的人脸。在预处理和裁剪步骤中提取面部特征，使用 VGG - 16 CNN 提取深度特征，并通过径向基函数（RBF）和多层感知器（MLP）进行分类。 - **Singh 等人**：使用 YOLOv3 和 Faster R - CNN 模型进行口罩检测。Faster RCNN 适用于精确的目标检测，而 YOLO 算法更适合实际应用。 - **Kanag Suba Raja Subramaniam**：提出了基于 Haar 级联分类器的人脸识别方法，用于犯罪识别。该方法对输入图像和实时流图像进行人脸采集、预处理、检测和特征提取，最终识别已知或未知人脸。 ### 2.3 提出的方法 #### 2.3.1 训练模型 训练模型的步骤如下： 1. **数据集可视化**：统计数据集中图像的总数，数据集包含“with_mask”和“without_mask”两类图像。不同的特征和图像变化有助于提高输出的精度和准确性。 2. **数据增强**：通过对原始图像进行翻转、旋转、倾斜等操作，增加数据集的多样性，使数据集规模几乎翻倍。 3. **数据分割**：将数据分为训练数据和验证数据，验证数据有助于评估模型的准确性和预测误差，使模型的超参数更有效。 4. **构建模型**：构建一个包含七层的顺序卷积神经网络模型，具体步骤如下： - 使用 sequential 初始化神经网络。 - 使用 Convolution2D 层，通过 3×3