项目概况 “空气相机”是一款面向空气污染风险沟通、个体暴露反馈与公众健康防护的智能手机应用，由厦门大学公共事务学院刘建政教授团队研发。该应用以智能手机图像识别和机器学习方法为基础，尝试通过手机拍照的方式估算用户所处微环境中的PM2.5污染水平，并向用户提供个性化的风险反馈和健康防护建议。 当前，公众获取空气质量信息主要依赖固定监测站点发布的空气质量数据，但这类数据难以准确反映个体在日常出行、学习、工作、生活中的真实暴露水平。“空气相机”关注个体尺度和微环境尺度下的空气污染风险信息获取，旨在弥补公众可获得空气污染信息在空间精度和个体化程度上的不足，帮助用户更直观地理解自身所处环境中的空气污染风险，并引导其采取更加健康、合理的时空间行为。 “空气相机”的核心算法来自刘建政教授团队关于智能手机照片估算PM2.5浓度的研究。该研究通过采集手机环境照片，提取图像中天空、植被、建筑、地面等区域的视觉特征，并结合相对湿度等环境变量，构建机器学习模型估算PM2.5浓度。相关算法研究已发表于高水平期刊 Journal of Hazardous Materials。 功能介绍 “空气相机”APP当前版本主要集成了空气污染水平估测、污染源识别、个性化健康建议推送和活动日志记录等功能。用户可通过手机拍摄周边环境照片，APP基于图像特征和机器学习模型，对用户所处微环境中的PM2.5污染水平进行估算，并提供即时的空气污染风险反馈。此外，APP还会结合用户拍摄图像中的环境线索，引导用户关注身边可能存在的空气污染源，如交通道路、施工扬尘、烟雾燃烧等。 APP还能够根据估算得到的污染水平和用户所处情境，向用户提供相应的健康防护建议，例如减少在高污染环境中停留、调整出行路线、佩戴口罩、减少户外剧烈运动等，提升用户采取防护行为的可行性和自我效能感。此外，APP还具有每日签到、地图打卡及活动日志功能，支持用户记录每日的空气污染暴露状况。当前，研究团队团队已基于该APP开展随机对照实验，用于检验个性化风险反馈对公众风险感知、防护行为意愿和实际防护行为的影响。 下载链接：https://www.pgyer.com/kongqixiangji 最新信息 由于第三方地图API服务政策调整，现有的地图打卡功能可能失效。当前版本主要保留拍照估测、污染源识别、健康建议和活动日志记录等核心功能。 论文引用 Liu, J., Zheng, Z., Yao, … More
