气体浓度检测方法、装置、设备及存储介质

本申请公开了一种气体浓度检测方法、装置、设备及存储介质，通过实时获取两个同为基于光谱吸收原理但一个检测精度更高而另一个响应速度更快的传感器同时开始检测目标气体的浓度而生成的传感数据点；然后利用预训练的BP神经网络结合朗伯比尔定律，将每个传感数据点转化为特征项包括时间戳的浓度数据点；继而根据各个时间戳，从所有浓度数据点中确定预设卡尔曼滤波器在当前时间步的可用测量数据；最后利用预设卡尔曼滤波器获取目标气体在当前时间步的浓度预测值，并根据可用测量数据和当前浓度预测值对预设卡尔曼滤波器进行状态更新，从而得到目标气体在当前时间步的浓度估计值。由此，实现了高检测精度和快响应速度的兼顾。