一种基于深度学习的空气质量监测系统及方法

本发明公开了一种基于深度学习的空气质量监测系统及方法，涉及空气质量监测技术领域，本发明采用硬件级加密标识与联邦学习架构确保数据跨境流通时主权归属明确，规避传统方案因数据格式差异引发的权属争议；双通道分析模块融合GAN频谱分解与形态学波形检测，在单一PM2.5数据流中实现工业/农业污染源的精准分离，降低误判率；动态权重分配器结合地形修正参数，使监测网络在边境复杂地貌中自动优化空间覆盖，相较固定站点布局降低设备盲区面积；差分隐私与梯度脱敏技术构建多重防护，在保持模型精度的前提下有效控制数据泄露风险。