一种基于深度学习的环境气体监测方法及系统

本发明公开了一种基于深度学习的环境气体监测方法及系统，该方法包括：构建环境监测移动机器人获取目标环境的障碍物图像数据并进行数据增强处理，得到增强后的木质材料障碍物图像数据；引入TAA策略对YOLOv8目标检测模型进行训练，构建改进后的YOLOv8目标检测模型；对增强后的木质材料障碍物图像数据进行识别处理，得到目标环境的木质家具信息数据；控制环境监测移动机器人进行全局移动对目标环境进行气体监测，得到目标环境有害气体监测结果。本发明能够准确的识别木质家具的位置并实时有效的监测有害气体浓度，确保家居环境的安全与健康。本发明作为一种基于深度学习的环境气体监测方法及系统，可广泛应用于环境气体监测技术领域。