基于ESP32-S3的AI空气质量监测站

客户

一家环境监测公司，为城市区域、工业园区和学校部署超本地化空气质量传感器网络。

挑战

构建低成本空气质量传感器节点，仅使用消费级气体传感器即可区分污染源（交通污染、建筑扬尘、烹饪油烟）。

产品概念与架构

ESP32-S3凭借其向量扩展功能，同时运行传感器管理和设备端机器学习推理。传感器包括SPS30（PM1/2.5/4/10）、SGP40（VOC指数）、SCD41（CO2）和BME280（温度/湿度/气压）。节点通过ESP-WiFi-Mesh通信。

工程解决方案

在ESP32-S3双核上实现传感器融合：核心0以1Hz频率读取所有传感器并应用温度/湿度补偿曲线。核心1运行100KB的TinyML随机森林分类器，每5分钟识别一次污染类型。节点通过Wi-Fi mesh同步，并选举网关节点进行云端上传。

成果

污染源分类准确率达87%。单节点物料清单成本低于60美元。已部署500节点mesh网络。