动态交通环境监测方法及装置

本申请实施例提供一种动态交通环境监测方法及装置，通过构建助力自行车环境监测采集网络，实现颗粒物、氮氧化物和一氧化碳等污染物的移动采样。云端计算平台基于时序聚类进行异常值识别，通过多元卷积神经网络构建污染物浓度分布模型，结合污染物迁移模型生成扩散趋势预测。采用深度强化学习算法实现监测资源的智能调度，根据污染风险等级、车辆位置和电量生成优化的巡检方案。该方法有效解决了传统技术在监测覆盖、数据分析和资源调度等方面的不足，显著提升了交通环境监测的精准性和实用价值。