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在空气质量监测领域，传统方法主要依赖电物理效应来检测气体或污染物。然而，[lucascreator] 正在探索一种创新的方法——通过计算机视觉和人工智能模型来预测空气质量。
该系统基于 Unihiker K10 微控制器模块，搭载 ESP32-S3 芯片，运行一个轻量级卷积神经网络（CNN）。该网络在 12,000 张来自印度和尼泊尔的天空图像上进行了训练，并在拍摄时标记了相应的空气质量指数。[lucascreator] 利用这些数据训练模型，使其能够通过连接到 ESP32 的摄像头拍摄的图像，根据其在数据集中看到的内容来估计空气质量指数。
虽然这种方法听起来可能有些牵强，但它确实有其价值。[lucascreator] 引用了一些研究，其中视频数据被用于低成本的空气质量估计。这些研究显示，此类模型在某些情况下性能非常准确，虽然不是作为精确测量的替代品，而是作为可以从现有监控基础设施中获取的额外数据点。
[lucascreator] 对这一概念的局限性持务实态度，指出他们紧凑的模型在确定实际空气质量方面并不总是表现最佳。虽然这一概念可能有一定价值，但如果你追求极高的准确性，在 ESP32 上实现它并不容易。不过，如果你在寻找其他捕捉此类信息的方法，我们之前也介绍过一些其他优秀的空气质量项目。
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