摘要
本发明属于群智感知、空气监测和人工智能交叉技术领域，公开了一种基于群智感知的空气监测节点智能部署方法，针对现有空气质量监测系统中存在的节点部署密度不足、响应滞后及监测盲区等问题，首先从社交媒体、公众上报平台等多源数据中提取与空气污染相关的群智感知信息，通过自然语言处理和图像识别技术识别污染事件及其空间位置，构建动态污染感知热力图。在此基础上，设计深度强化学习算法框架，综合考虑感知覆盖率、部署成本与通信连通性等因素，学习并输出空气监测节点的最优部署方案。本发明设计的智能部署方法具备自适应能力，根据群智感知数据动态调整空间质量监测节点的部署策略，从而提升系统对突发性污染事件的响应能力。
