雾霾天气下运动目标检测技术研究
特殊天气条件下的目标检测方法综述
特殊天气条件下的目标检测方法综述特殊天气条件下的目标检测方法综述导言：目标检测是计算机视觉领域中的一项重要任务，它能够识别图像或视频中的特定物体，并将其与背景区分开来。
然而，特殊天气条件如雨雪、霾等可以严重影响图像质量，进而影响目标检测的效果。
针对特殊天气条件下的目标检测问题，研究人员提出了一系列创新的方法，本文将对这些方法进行综述，以便读者了解在特殊天气条件下如何提高目标检测的准确性和稳定性。
一、雨天目标检测方法雨天的图像中存在大量的雨滴杂乱背景，会对目标的边缘、颜色特征产生很大的干扰。
为了解决这个问题，研究人员提出了一些方法。
其中，一种常用的方法是利用双重密度图模型来检测雨滴，然后在目标上使用雨滴去除算法。
另一种方法则是基于暗通道先验原理，通过对雨滴的暗通道进行建模，进而去除雨滴的干扰。
此外，还有一些基于深度学习的方法，通过利用深度神经网络对雨天图像进行训练，从而消除雨滴的影响。
二、雪天目标检测方法雪天的图像中存在大量的雪花，且背景一片白茫茫，这会导致目标的边缘和细节信息丢失。
为了解决这个问题，研究人员提出了一些方法。
其中，一种常用的方法是通过增强对比度来提高雪天图像的清晰度。
另一种方法则是使用流形学习的方法，将雪花目标与背景进行分离。
此外，还有一些基于波段变换的方法，通过将图像从RGB空间转换到其他颜色空间，从而提高目标的可辨识度。
三、霾天目标检测方法霾天的图像中存在大量的灰尘和污染物，会导致图像细节模糊不清，进而影响目标检测的准确性。
为了解决这个问题，研究人员提出了一些方法。
其中，一种常用的方法是通过增强图像的对比度和清晰度，将目标从背景中分离出来。
另一种方法则是基于全局分割技术，通过对霾天图像进行分割，提取目标的特征信息。
此外，还有一些基于深度学习的方法，通过对霾天图像进行训练，提高目标检测的准确性。
结论：特殊天气条件下的目标检测是计算机视觉领域的一项重要研究课题。
本文对特殊天气条件下的目标检测方法进行了综述，并介绍了在雨天、雪天和霾天等特殊天气条件下的目标检测方法。
《2024年特殊天气条件下的目标检测方法综述》范文
《特殊天气条件下的目标检测方法综述》篇一一、引言随着科技的不断进步，目标检测技术在众多领域中得到了广泛应用，如自动驾驶、安防监控、无人机航拍等。
然而，在特殊天气条件下，如雨雪、雾霾、强光等，目标检测的准确性和稳定性往往面临巨大的挑战。
本文旨在综述特殊天气条件下的目标检测方法，分析其发展现状与未来趋势。
二、特殊天气条件下的目标检测技术概述特殊天气条件下的目标检测主要涉及到在恶劣环境因素影响下，通过图像处理和机器学习等技术手段，实现对目标的准确识别和定位。
这些技术主要包括基于传统图像处理的方法、基于深度学习的方法以及融合多种技术的混合方法。
（一）基于传统图像处理的方法传统图像处理方法主要依赖于图像的色彩、纹理、边缘等特征进行目标检测。
在特殊天气条件下，这些方法可能需要对图像进行预处理或增强，以改善图像质量，提高目标检测的准确性。
（二）基于深度学习的方法深度学习在目标检测领域取得了显著的成果。
基于深度学习的目标检测方法主要包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。
这些方法能够自动提取图像中的特征，实现端到端的检测，具有较强的鲁棒性。
在特殊天气条件下，深度学习方法能够通过学习大量数据中的特征信息，提高目标检测的准确性。
（三）混合方法混合方法主要结合了传统图像处理和深度学习的优点，针对特定问题设计出具有针对性的解决方案。
这种方法能够充分利用各种技术的优势，提高目标检测的准确性和稳定性。
三、特殊天气条件下的目标检测技术分析（一）雨雪天气下的目标检测雨雪天气对目标检测的挑战主要在于图像的模糊和遮挡。
针对这一问题，可以采用去噪、增强等图像预处理方法改善图像质量。
同时，结合深度学习技术，可以自动提取出目标特征，实现准确的目标检测。
（二）雾霾天气下的目标检测雾霾天气下，能见度低、对比度差是主要的挑战。
可以通过优化图像滤波和色彩校正等方法提高图像质量。
此外，利用深度学习技术对特征进行自动提取和筛选，能够进一步提高目标检测的准确性。
改进YOLOV4-Tiny的雨雾道路环境下的实时目标检测
改进YOLOV4-Tiny的雨雾道路环境下的实时目标检测改进YOLOV4-Tiny的雨雾道路环境下的实时目标检测一、引言目标检测在计算机视觉领域具有重要的应用，其在自动驾驶、智能安防、物体识别等方面发挥着重要作用。
然而，在恶劣天气条件下，特别是雨雾天气下的目标检测仍面临一系列挑战。
本文针对这一问题，提出了一种改进YOLOV4-Tiny算法的方法，以提高在雨雾道路环境下的实时目标检测性能。
二、背景分析在雨雾天气下，目标会因为气象条件的限制而出现模糊和遮挡的情况，使得传统目标检测算法的性能下降。
YOLOV4-Tiny是一种经典的目标检测算法，通过使用轻量级的网络结构，能够实现较快的目标检测速度。
然而，其在雨雾道路环境下的表现并不理想。
三、改进方法为了提高在雨雾道路环境下的实时目标检测性能，本文提出了一种改进YOLOV4-Tiny算法的方法，主要包括以下几个步骤： 1. 数据集扩充：在目标检测数据集中引入雨雾图像，以增加算法对雨雾天气的适应能力。
通过模拟不同强度的雨雾天气，生成一批具有雨雾效果的图像，并与原始数据集进行融合。
这样可以使模型在训练过程中接触到更多的恶劣天气样本，从而提高鲁棒性。
2. 多尺度特征融合：针对雨雾天气下目标的模糊和遮挡问题，采用多尺度特征融合的方法。
在YOLOV4-Tiny的网络结构中加入上采样模块，用于提取更高分辨率的特征图。
然后，将这些特征图与原始特征图进行融合，以增强模型对模糊和遮挡目标的识别能力。
3. 雨雾去除预处理：为了降低雨雾对目标检测的影响，还引入了雨雾去除的预处理操作。
通过雨雾图像的去模糊和去噪处理，将输入图像进行预处理，去除图像中的雨滴和雾霾等不必要的干扰信息。
这样可以提高算法对目标的准确检测能力。
4. 后处理优化：在目标检测结果的后处理阶段，增加了目标关联和匹配模块，以进一步提高检测准确率。
通过对检测框进行关联和匹配，能够剔除误检和重复检测的目标，提升检测结果的质量。
雾霾天气的监测与预测研究
雾霾天气的监测与预测研究近年来，雾霾天气越来越常见，给人们的生活带来了巨大的影响。
为了应对这一问题，科学家们开展了雾霾天气的监测与预测研究。
本文将从监测与预测两个方面探讨雾霾天气的相关问题。
一、雾霾天气的监测雾霾天气的监测是基础。
只有了解雾霾的分布和密度，才能采取针对性的措施。
目前，常见的方法有以下几种：1. 传统监测传统的雾霾监测是指使用现场观测，人工采样等手段进行监测。
该方法准确性较高，但是成本较大，难以实现大规模监测。
2. 监测站网络监测站网络是一种基于传感器网络的监测方式，对大气中的气体浓度、温度、湿度等参数进行无间断、自动的监测。
该方式覆盖面广，监测能力强，但是需要建设、维护和管理监测站。
3. 卫星遥感技术卫星遥感技术是指通过卫星对地球表面的遥感和监测。
该方式具有实时、快速高分辨率的优势，但是仅能够对地面雾霾进行间接监测，如传播路径、扩散范围等。
二、雾霾天气的预测当雾霾天气发生时，如何预测其变化规律和未来趋势也是非常重要的。
目前，常见的方法有以下几种：1. 气象模型气象模型是一种气象预报方法，基于大气物理知识，利用计算机进行模拟，预测大气环境变化。
该方法准确度高，但是受多个因素影响，如气象条件、空气质量、人为干扰等。
2. 数据驱动模型数据驱动模型是基于实际操作数据、样本集和特征提取，通过机器学习、数据挖掘等技术方法分析建立模型，预测结果。
该方式有较高的灵活性，但是对数据集的质量和数量有一定的要求。
3. 智能预警系统智能预警系统是基于多种监测手段和数据模型，通过算法分析，形成预警结果并向公众传达。
该系统自动化程度高，但是可信度和准确性需要不断优化和完善。
综上所述，雾霾天气的监测和预测是科学家们为了解决大气污染问题开展的重要研究。
未来，随着科学技术的不断创新和发展，监测和预测方法会更加多样化和精准化，为人们提供更好的环境保护措施。
《2024年不良天气条件下车辆检测方法研究》范文
《不良天气条件下车辆检测方法研究》篇一一、引言随着现代科技的不断发展，智能交通系统已经成为了一个热门的研究领域。
在各种复杂的交通环境中，尤其是在不良天气条件下，如何准确、有效地进行车辆检测成为了一个亟待解决的问题。
本文将针对不良天气条件下的车辆检测方法进行深入研究，旨在为提高道路交通的安全性和效率提供理论支持。
二、不良天气条件对车辆检测的影响不良天气条件主要包括雨、雪、雾、霾等天气情况。
这些天气状况会直接影响车辆检测系统的性能，主要表现在以下几个方面：1. 光线变化：在雨天、雾天等恶劣天气中，光线条件会发生变化，导致摄像头等传感器设备获取的图像信息质量下降，从而影响车辆检测的准确性。
2. 目标遮挡：在雪天或雾霾天气中，道路上的车辆可能会被遮挡，使得车辆检测系统难以准确识别。
3. 动态变化：在复杂多变的交通环境中，车辆的位置、速度等动态信息也会对车辆检测带来挑战。
三、不良天气条件下车辆检测方法研究针对上述问题，本文提出以下几种不良天气条件下车辆检测方法：1. 基于深度学习的车辆检测方法深度学习技术在图像处理和目标检测方面具有较高的准确性和鲁棒性。
通过训练深度神经网络模型，可以在不同天气条件下对车辆进行准确检测。
例如，可以使用卷积神经网络（CNN）对摄像头获取的图像进行特征提取和分类，从而实现对车辆的检测。
2. 基于激光雷达的车辆检测方法激光雷达（LiDAR）具有较高的抗干扰能力和较远的探测距离，能够在雨天、雾天等恶劣天气条件下对道路上的车辆进行准确探测。
通过分析激光雷达返回的数据，可以实现对车辆的定位和跟踪。
3. 基于多传感器融合的车辆检测方法多传感器融合技术可以将不同传感器获取的信息进行融合，从而提高车辆检测的准确性和鲁棒性。
例如，可以将摄像头、激光雷达、毫米波雷达等多种传感器获取的信息进行融合，实现对车辆的准确检测和跟踪。
四、实验与分析为了验证上述方法的可行性和有效性，我们进行了实验分析。
实验结果表明，基于深度学习的车辆检测方法在各种天气条件下均具有较高的准确性和鲁棒性；基于激光雷达的车辆检测方法在恶劣天气条件下具有较高的探测距离和准确性；而基于多传感器融合的车辆检测方法则能够进一步提高车辆检测的准确性和可靠性。
雾霾天气的遥感探测技术研究及应用
雾霾天气的遥感探测技术研究及应用随着经济的发展，工业化和城市化的进程加快，大气污染已经成为严重影响人民身体健康和社会经济发展的问题。
其中，雾霾天气是导致大气污染的重要因素之一。
传统的气象监测方法常常无法准确探测到雾霾的形成和变化，因此，现代遥感探测技术成为此类问题研究的重要手段之一。
一、遥感探测技术的定义遥感技术是一种对地球表面进行非接触式观测的科学技术，主要利用了各种遥感传感器获取到的图像和数据，分析处理实现对地表信息的提取、分析和决策。
传感器的性能和地物要素之间的关系决定了遥感技术的适用性。
因此，针对不同的地物要素，需要选用不同波段和分辨率的传感器，以实现对地表不同信息的提取。
二、遥感探测技术在雾霾天气监测中的应用随着遥感技术的不断发展，在雾霾天气监测和预测中的应用逐渐成为研究热点。
其中，红外成像技术、激光雷达技术和微波辐射计技术是目前应用较为广泛的遥感探测技术。
1、红外成像技术红外成像技术是一种在远程、无接触条件下，实现对待监测地区红外特征辐射的变化进行实时监测的技术，主要依靠测量气溶胶、水汽和二氧化硫的红外光谱吸收与发射特性。
红外成像技术可以监测大气中各种气体的含量和浓度，对雾霾天气的监测和预警都具有很好的应用前景。
2、激光雷达技术激光雷达技术是另一种常用的遥感探测技术，可以利用激光束的散射和反射信息，获取地面和大气中的粒子物质的信息。
这种技术在大气细节较多的情况下运用较为广泛，可以实时有效地监测雾霾天气的变化，为雾霾预警系统的构建提供了重要的技术手段。
3、微波辐射计技术微波辐射计技术是一种利用微波云雾辐射与云雾的物理特性建立起来的，用以探测大气中水和云雾的含量分布的遥感技术。
与其他遥感技术相比，微波辐射计技术具有较高的灵敏度和快速响应能力，可以用于实时监测大气云雾中的微量物质的运动、变化和分布情况。
三、应用前景展望随着技术不断进步和普及，遥感探测技术的应用在大气污染领域之中将越来越受重视。
《2024年特殊天气条件下的目标检测方法综述》范文
《特殊天气条件下的目标检测方法综述》篇一一、引言随着计算机视觉技术的快速发展，目标检测技术在多种场景下都取得了显著的成果。
然而，在特殊天气条件下，如雾天、雨天、雪天等，目标的检测往往面临极大的挑战。
本文旨在全面综述特殊天气条件下的目标检测方法，分析其技术特点及适用性，以期为未来的研究提供有益的参考。
二、雾天目标检测在雾天环境中，由于大气中悬浮微粒的散射作用，图像的对比度和清晰度都会降低，从而增加了目标检测的难度。
针对这一问题，研究者们提出了多种方法。
其中，基于深度学习的去雾技术与目标检测技术相结合的方法成为研究热点。
通过深度学习模型对雾天图像进行去雾处理，提高图像质量，从而提升目标检测的准确率。
此外，还有一些方法通过构建雾天特定场景下的目标检测模型，提高对雾天环境的适应性。
三、雨天目标检测雨天环境下，雨水会在摄像头镜头上形成水珠或水雾，导致图像模糊、失真。
针对这一问题，研究者们提出了基于雨滴模型的目标检测方法。
这种方法通过构建雨滴模型，模拟雨天环境下的图像变化，从而对目标进行准确检测。
此外，还有一些方法通过改进目标检测算法的鲁棒性，使其在雨天环境下仍能保持良好的性能。
四、雪天目标检测雪天环境下，由于雪花的遮挡和反射作用，图像的对比度和亮度都会发生变化，给目标检测带来困难。
针对雪天环境，研究者们提出了基于颜色和纹理特征的目标检测方法。
这些方法通过提取目标的颜色和纹理特征，在雪天环境下仍能实现较为准确的目标准确率。
同时，还有一些方法通过改进算法的适应性，使其在雪天环境下具有更好的性能。
五、技术特点及适用性分析特殊天气条件下的目标检测方法具有以下技术特点：一是需要结合特殊天气环境的特点进行模型构建和算法优化；二是需要提高算法的鲁棒性，以适应不同天气环境下的变化；三是需要充分利用目标的颜色、纹理等特征信息进行准确检测。
在适用性方面，不同方法适用于不同的特殊天气环境和场景。
因此，在实际应用中，需要根据具体场景和需求选择合适的目标检测方法。
《2024年特殊天气条件下的目标检测方法综述》范文
《特殊天气条件下的目标检测方法综述》篇一一、引言随着计算机视觉技术的飞速发展，目标检测在各种场景下得到了广泛的应用。
然而，在特殊天气条件下，如雾天、雨天、雪天等，传统的目标检测方法往往会受到严重的干扰，导致检测性能的下降。
因此，研究特殊天气条件下的目标检测方法具有重要的理论价值和实际应用意义。
本文将针对这一领域的研究现状进行综述，旨在为相关研究人员提供参考。
二、特殊天气条件下的目标检测挑战特殊天气条件下的目标检测面临诸多挑战。
在雾天，由于空气中悬浮颗粒的存在，会导致图像中目标的可见度降低，进而影响目标检测的准确性。
在雨天，雨滴对摄像头的遮挡以及由此产生的光线折射等现象会使得图像模糊，给目标检测带来困难。
而在雪天，由于雪的覆盖，目标的特征信息往往会被掩盖，使得目标检测变得更加困难。
三、特殊天气条件下的目标检测方法针对上述挑战，研究者们提出了多种特殊天气条件下的目标检测方法。
1. 基于物理模型的方法：该方法通过建立特殊天气条件下的物理模型，对图像进行预处理，以改善图像质量，从而提高目标检测的准确性。
例如，在雾天条件下，可以通过建立去雾模型来提高图像的清晰度。
2. 基于深度学习的方法：深度学习在目标检测领域取得了显著的成果。
在特殊天气条件下，研究者们利用深度学习技术对图像进行特征提取和目标检测。
例如，通过训练深度神经网络来学习在雾天、雨天等特殊天气条件下的目标特征，从而提高检测性能。
3. 融合多种信息的方法：该方法将多种传感器获取的信息进行融合，以提高目标检测的准确性。
例如，在雨天条件下，可以通过融合雷达和摄像头的信息来提高对目标的检测能力。
四、研究现状及发展趋势目前，特殊天气条件下的目标检测方法已经取得了较大的进展。
然而，仍存在诸多挑战需要解决。
未来，研究者们将继续探索更加有效的算法和技术来提高特殊天气条件下的目标检测性能。
同时，随着深度学习、计算机视觉等技术的不断发展，特殊天气条件下的目标检测方法将更加智能化和自动化。
雾霾天气进行体育锻炼的对策分析
雾霾天气进行体育锻炼的对策分析雾霾天气进行体育锻炼的对策分析引言：近年来，雾霾天气频频出现，给人们的生活和健康带来了诸多困扰。
许多人对于雾霾天气下的体育锻炼是否安全存在疑问。
本文将就雾霾天气下的体育锻炼问题展开讨论，并提出一些对策，以帮助人们在雾霾天气下进行安全有效的体育锻炼。
一、雾霾天气对身体健康的影响雾霾天气中的细颗粒物（PM2.5）和有害气体对人体健康有着直接的危害。
首先，细颗粒物可通过呼吸道直接进入肺部，导致呼吸道疾病的发生，如咳嗽、哮喘等。
其次，长期暴露于雾霾天气中，还可能引起心血管疾病、免疫系统疾病等，甚至增加患上肺癌的风险。
因此，在雾霾天气中进行体育锻炼是一项需要认真对待的问题。
二、雾霾天气下的体育锻炼对策1. 了解空气质量指数（AQI）在雾霾天气下，了解当地的空气质量指数（AQI）是进行体育锻炼的第一步。
一般来说，AQI在0-50之间被认为是优良，可以正常进行体育锻炼；而超过100的AQI则被认为是污染较重，健康风险较高，应尽量避免户外运动。
2. 选择合适的锻炼场所和时间在雾霾天气下，选择合适的锻炼场所和时间也非常重要。
首先，尽量选择室内场所进行锻炼，如健身房、活动中心等，以避免直接接触雾霾。
其次，尽量选择早晨或傍晚进行锻炼，此时空气中的雾霾相对较轻，对身体的危害也相对较小。
3. 注意个人体质和健康状况每个人的身体状况和健康状况都是不同的，因此，雾霾天气下进行体育锻炼要根据个人的体质和健康状况来确定。
对于老年人、儿童、孕妇等特殊人群来说，雾霾天气下的体育锻炼可能会带来更大的风险，应谨慎选择锻炼方式和强度。
4. 使用合适的防护设备在雾霾天气下进行体育锻炼时，使用合适的防护设备也是非常必要的。
例如，佩戴口罩可以有效减少吸入细颗粒物和有害气体的数量，保护呼吸道的健康。
此外，选择透气性较好的运动服装，避免过度出汗和身体过热。
5. 根据身体反应进行调整在进行体育锻炼时，及时关注自身的身体反应，如呼吸困难、咳嗽、乏力等，是判断体育锻炼是否安全的重要指标。
雾霾检测毕业课程设计
雾霾检测毕业课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生掌握雾霾的基本概念、形成原因及其对环境和人体健康的影响；2. 让学生了解并掌握雾霾检测的基本原理和方法；3. 让学生了解我国在雾霾治理方面的政策措施及成效。
技能目标：1. 培养学生运用所学知识，独立设计并实施雾霾检测实验的能力；2. 培养学生运用数据分析软件，对检测结果进行整理、分析和处理的能力；3. 培养学生通过小组合作，进行有效沟通和解决问题的能力。
情感态度价值观目标：1. 培养学生关注环境保护，增强环保意识，树立绿色生活观念；2. 培养学生面对环境问题，具备积极向上的心态，敢于担当，积极参与雾霾治理；3. 培养学生对科学研究的兴趣，激发学生探索未知、勇于创新的科学精神。
课程性质：本课程为毕业课程设计，以实践性和应用性为主，强调理论知识与实际操作相结合。
学生特点：学生具备一定的环境污染知识背景，具有较强的学习能力和动手能力，对环保问题关注度高。
教学要求：注重理论与实践相结合，提高学生的实际操作能力；强调小组合作，培养学生的团队协作能力；关注学生情感态度价值观的培养，使学生在学习过程中形成正确的环保观念。
通过课程目标分解，将学习成果具体化，为教学设计和评估提供依据。
二、教学内容1. 雾霾基本知识：包括雾霾的定义、形成原因、成分及其对环境和人体健康的影响，对应教材中“大气污染”章节。
2. 雾霾检测原理：介绍常见雾霾检测方法、检测仪器及其工作原理，对应教材中“环境监测”章节。
3. 雾霾检测实验设计：教授如何设计实验方案，包括采样方法、数据处理等，结合教材中“实验设计与数据处理”章节。
4. 数据分析软件应用：培养学生运用数据分析软件（如Excel、SPSS等）对检测结果进行整理、分析和处理的能力，参考教材中“数据分析”章节。
5. 我国雾霾治理政策与成效：介绍我国在雾霾治理方面的政策措施、成效及存在的问题，对应教材中“环境保护政策”章节。
6. 小组项目实践：组织学生分组进行雾霾检测项目实践，从实验设计、实施、数据处理到报告撰写，综合运用所学知识。
气象霾污染预测与控制技术研究
气象霾污染预测与控制技术研究近年来，随着城市化进程的加快，空气污染问题愈发突出。
尤其是雾霾天气，已成为人们生活中一大困扰。
当然，防治雾霾问题也已成为国家治理重点。
而气象霾污染预测与控制技术研究，便是应对雾霾天气最有效的手段之一。
一、气象霾污染预测技术气象霾污染预测技术主要包含三个方面：大气环境模拟、数据分析和模型判定。
首先，大气环境模拟是利用计算机进行数值模拟，模拟出大气环境的变化，包括气压、湿度、温度等气象要素的变化，以及大气扩散和化学反应过程，建立数值模型。
其次，数据分析包括各类气象要素和污染物的测量、监测、分析和统计。
最后，模型判定是在前两项基础上，利用模型分析、预测和判定污染物浓度和分布规律，判断污染物是否会形成大范围的霾天气候。
二、气象霾污染控制技术研究气象霾污染控制技术研究主要以三项内容为重心：防治源控制、控制技术、机动车控制。
首先，防治源控制是以工业、交通、柴油车排放控制等全面防治污染源为出发点。
其次，控制技术包括大气治理技术，如吸附、催化氧化和沉降技术等。
最后，机动车控制是通过限行、限号、改善汽油和柴油质量，鼓励新型能源车的发展、普及与应用等措施来降低机动车尾气污染物的排放，改善车辆燃烧效率，减少排放。
三、气象霾污染预测技术与控制技术应用实践气象霾污染预测技术与控制技术在我国的应用也是逐渐完善的。
近年来，根据不同区域的气象条件和污染源分布状况，我国成功研制了一系列预测模型和控制技术，多数应用于大城市和经济发达地区。
比如，北京市开展了严格的汽车限行政策，严肃查处突破大气环境保护红线的行为，成效显著。
此外，各地在采取各种应对措施的同时，加强了气象监测技术，不断更新、完善和优化预报模型，及时调整预报和预警等级。
四、未来展望气象霾污染预测与控制技术研究已有进展，但在实际应用过程中，仍面临一些问题和挑战。
比如，霾天气识别、全国霾源排放量调查统计等数据基础建设不够完善，应对非常规天气、复合污染物的诊断、监控等方面也还需要更深入的研究。
雾霾天气下体育场馆活动对策研究.docx
雾霾天气下体育场馆活动对策研究雾霾也作为副产物进人了我们的生活，给我们的健康带来了严重的危害。
一些专家建议，雾霾天气应该减少户外活动，或者尽量不开展体育锻炼,但是，巴西研究人员通过老鼠实验发现w，在空气污染的情况下，跑步不仅没有对老鼠肺部产生危害，反而对其起到了保护作用，而且能够缓解肺部炎症。
生命在于运动，很多慢性疾病均与运动过少有关，面对雾霾，我们不能停滞不前，坐以待毙,而是应该积极想办法应对。
面对室外的雾霾，许多运动爱好者选择进人体育场馆进行体育锻炼，引起很多体育场馆的爆满。
但是体育场馆的空气质量究竟如何，是否适合中青年群体进行大强度的体育运动，此方面的研究目前还比较欠缺。
本文通过査阅大量的文献资料，对当前有关室内体育场馆的空气质量现状、标准、空气质量对机体运动的影响进行综合分析，找出体育场馆面临的问题，并提出几种改善体育场馆空气质量的对策，期待体育场馆能真正维护住雾霾天气下的洁净空气，满足中青年群体在雾霾笼罩下的运动需求。
1.室内体育场馆的空气质量现状体育场馆的空气质量直接影响锻炼者的体质健康和锻炼效果。
鉴于此，各种空气质量检测技术和设备孕育而生。
彭伟桃使用传感器和程序控制技术，设计并开发了一种空气质量监控系统，能够对室内气体、温度、湿度等进行实时监测，并与室内换气系统结合对空气进行调节。
多项研究表明，目前室内体育场馆的空气质量总体情况令人堪忧。
陈金鳌等调査发现K，室内健身场馆锻炼高峰期时段，各区域的二氧化碳浓度、空气细菌总数、PM10浓度等明显超标，动感单车室的污染最严重，其次是健身操房和力量训练区，有氧运动区污染相对较轻。
张大超等调查发现，室内体育场馆二氧化碳浓度随着人数和运动时间的增加而增加，并高于国家标准，可吸人颗粒物也出现超标现象。
王跃调查发现健身房及锻炼所用器械与人体接触部位均发现有害细菌，而且这些细菌总数均超出了国家标准。
由此可见，室内体育场馆并没有为大众健身提供良好的运动环境，所以建议人们在雾霾不严重的情况下，还是应该优先选择室外运动。
雾霾天气体育锻炼实践研究
雾霾天气体育锻炼实践研究摘要：本研究是应时而生，查阅的文献也提及甚少，并无完整研究。
雾霾天气的出现在我国也是近三年才比较严重，虽然国家已经努力在治理，也得到一定的好转，但面对这个我们现在暂时无法完全控制的特殊天气，我们应当做好充足的准备，关于这方面的研究现在国内外暂时很少，也并无完整的课程建设，没有成熟可以直接借鉴的指导性文件或教材可供参考，这样对于我们一线体育教师就是一个最好的研究方向，通过国家权威的指标与我们一线教师的实践相结合，制定一套最具影响力的雾霾体育课程教材。
关键词：雾霾；体育锻炼一、解决的主要问题1.雾霾指数与运动负荷的关系。
找出正确的运动量和负荷，学生可以根据对应项目进行练习，既保证了学生健康又提高了身体素质。
2．雾霾天气的出现体育教师有科学依据对学生进行合理的锻炼以往都是通过经验和感觉对学生进行锻炼，练习内容枯燥没有针对性，本次研究成果主要就是开发新型项目整合原有项目制定不同雾霾指数的锻炼方法。
让学生不仅能在室外、室内和课余进行锻炼，也提高了学生的参与积极性。
3.雾霾体育课程的设置必须要符合学生的身心特点和生长规律正常的教学我们有课标和教材进行参考制定课时计划来带领学生参与体育锻炼，但雾霾天气的出现进过前期调研发现95%的体育教师无法根据学生学段特点和年龄特点有计划有针对性的组织学生锻炼，所以本次研究成果就是要通过实验后制定不同学段学生在雾霾天气时的练习方法。
保证教师有参考和指导，让每个学生都能正确的根据年龄段进行体育锻炼。
二、医学论证与体育一线教学相结合“从问题出发，问道于教师、问道于学生、问道于专家”是本课程研究与实施的原则。
为此，2014年，我校雾霾课程研究小组成员走访了很多关于体育课程研究的专家以及医院相关教授。
为了扎实有效地开展研究，课题组组织开展了一系列活动，组织教师认真学习查阅有关理论文献，课题组前期进行了多次会议，收集了相关案例、开发了100多种新型锻炼方式。
结合课题的研究方案，明确课题研究的意义，参与实践的教师每周一次例会，同时加强交流，对实验中学生出现的问题与不足进行研讨。
雾霾天气下社区体育锻炼状况的调查与分析r——以太原亲贤社区为例
雾霾天气下社区体育锻炼状况的调查与分析r——以太原亲贤社区为例王祥如【摘要】该文通过运用文献资料法、实地考察法、数理统计法、问卷调查法、对比分析法对太原亲贤社区雾霾天气下体育锻炼的情况进行调查分析.并通过了解社区成员对于雾霾天气的认知度,统计了社区居民在雾霾天气下健身所采取的防护手段和活动方式.从而为太原市亲贤社区居民在雾霾天气下开展社区体育提出普及对雾霾天气的认知,调整体育锻炼的时间、地点、项目和加强政府责任引导社区居委会等单位的参与和支持的建议与意见.【期刊名称】《当代体育科技》【年(卷),期】2017(007)013【总页数】3页(P160-162)【关键词】雾霾天气;社区体育;锻炼【作者】王祥如【作者单位】西北师范大学甘肃兰州 730070【正文语种】中文【中图分类】G806太原市作为山西省省会,东邻太行山,近些年随着山西省工业的发展和城市建设的扩大,20世纪90年代少见的雾霾天气越来越多。
最近在中新网太原12月的报道,中山西多地遭遇雾霾袭城,早晨灯光微微发亮,山西省太原市的亲贤街道上,由于雾霾的原因,相隔的一个红绿灯路口以外的路灯已经看不清楚了,能见度仅为百米。
雾霾天气对社区体育以及社区居民的身体的影响越来越大。
太原市亲贤社区居民在日常健身、生活以及工作中,对雾霾的危害性的认识是影响太原市亲贤社区居民在雾霾天气下进行科学的体育健身、自我保健与自我训练的重要基础。
文章通过对亲贤社区居民对雾霾天气的认知以及雾霾天气下体育锻炼情况调查结果的分析,得到现在社区居民雾霾天气的健身情况。
从而增强社区成员的对雾霾天气的认知,提升亲贤社区在雾霾天气下健身的科学化水平,减少雾霾对身体的危害为目的,以达到完善社区体育体系,促进社区体育发展与进步的意义。
1.1 研究对象雾霾天气下太原亲贤社区居民的体育锻炼情况。
1.2 研究方法文献资料法和调查问卷法。
根据研究目的和研究内容,按照问卷制定的基本要求设计和制定了《雾霾天气下社区居民体育锻炼现状的调查问卷》,对亲贤社区的居民进行调查。
复杂背景条件下运动小目标的检测方法研究的开题报告
复杂背景条件下运动小目标的检测方法研究的开题报告一、研究背景及研究意义运动小目标检测作为目标跟踪领域的重要分支之一，已经被广泛应用于军事、工业、安防等领域。
然而实际应用场景中，背景复杂多变，目标位置和形态也不稳定，这对运动小目标的检测提出了更高的要求。
因此，研究复杂背景条件下的运动小目标检测方法具有重要的实际意义。
在军事应用领域，高效准确的运动小目标检测技术可以被应用于无人机、导弹、飞行器等的目标跟踪，也可以用于智能武器、卫星追踪等领域。
在安防领域，运动小目标检测技术可以广泛应用于视频监控、人脸识别等领域。
此外，在智能交通系统和机器人等领域，运动小目标检测技术也具有广阔的应用前景。
二、研究现状及存在问题目前，运动小目标检测主要有两大类方法：基于机器学习的方法和基于特征匹配的方法。
前者主要包括支持向量机、神经网络等，后者主要包括对运动轨迹、纹理等图像特征进行匹配。
但是，这些方法在复杂背景条件下存在很大问题。
一方面，在背景复杂多变的情况下，机器学习的模型容易出现过拟合，识别准确率大幅降低；另一方面，基于特征匹配的方法对背景杂波的干扰非常敏感，因此目标跟踪的可靠性和准确性大幅降低。
三、研究内容及方法本研究旨在研究复杂背景条件下的运动小目标检测方法，针对目前存在的问题，提出以下研究内容：（1）构建适用于复杂背景的运动小目标数据集，该数据集应包含多个场景、多个目标类别，以方便对不同情况下的检测方式进行测试。
（2）提出一种基于卷积神经网络的运动小目标检测方法，该方法应包含多种图像增强方法和优化算法，以提高模型的稳定性和制氧能力。
（3）探究基于深度学习的跟踪方法，并将其与检测方法相结合，以实现更加准确和连续的目标跟踪。
（4）设计实验并进行数据验证，以评估所提出方法的准确性和鲁棒性。
四、预期结果及意义本研究预计能够提出一种适用于复杂背景条件下的运动小目标检测方法，并通过实验验证该方法的准确性和鲁棒性。
该方法的推广将对各领域的目标跟踪和识别技术有所促进，有助于提高无人运行、智能武器、安防监测等领域系统的实际效果。
关于雾霾天气的研究报告
关于雾霾天气的研究报告研究背景：雾霾天气，造成城市里大面积低能见度的情况。
在早上或夜间相对湿度较大的时候，形成的是雾；在白天气温上升、湿度下降的时候，逐渐转化成霾。
这种现象既有气象原因，也有污染排放原因。
课题研究内容：1、雾霾天气的产生2、雾霾天气的危害3、雾霾天气的预防研究目的：1.寻找并研究雾霾严重的原因2.对雾霾的防治提出合理化建议。
研究过程：一：了解雾霾雾霾是雾和霾的混合物，早晚湿度大时，雾的成分多。
白天湿度小时，霾占据主力，相对湿度在80%到90%之间。
其中雾是自然天气现象，空气中水汽氤氲。
虽然以灰尘作为凝结核，但总体无毒无害；霾的核心物质是悬浮在空气中的烟、灰尘等物质，空气相对湿度低于80%，颜色发黄。
气体能直接进入并粘附在人体下呼吸道和肺叶中，对人体健康有伤害。
雾霾天气的形成是主要是人为的环境污染，再加上气温低、风小等自然条件导致污染物不易扩散。
2014年1月4日，国家首次将雾霾天气纳入2013年自然灾情进行通报。
2014年2月，习近平在北京考察时指出：应对雾霾污染、改善空气质量的首要任务是控制PM2.5，要从压减燃煤、严格控车、调整产业、强化管理、联防联控、依法治理等方面采取重大举措，聚焦重点领域，严格指标考核，加强环境执法监管，认真进行责任追究。
二：雾霾的危害：随着空气质量的恶化，阴霾天气现象出现增多，危害加重。
近期我国不少地区把阴霾天气现象并入雾一起作为灾害性天气预警预报。
统称为“雾霾天气”。
其实雾与霾从某种角度来说是有很大差别的。
譬如：出现雾时空气潮湿；出现霾时空气则相对干燥，空气相对湿度通常在60%以下。
其形成原因是由于大量极细微的尘粒、烟粒、盐粒等均匀地浮游在空中，使有效水平能见度小于10KM的空气混蚀的现象。
符号为“∞”。
霾的日变化一般不明显。
当气团没有大的变化，空气团较稳定时，持续出现时间较长，有时可持续10天以上。
由于阴霾、轻雾、沙尘暴、扬沙、浮尘、烟雾等天气现象，都是因浮游在空中大量极微细的尘粒或烟粒等影响致使有效水平能见度小于10KM。
雾霾研究计划书
雾霾研究计划书1. 研究背景雾霾是指大气中悬浮的可见颗粒物或气溶胶的聚集，这些颗粒物主要来源于工业、汽车尾气、燃煤等能源排放，以及天然源，如沙尘暴、火山灰等。
雾霾对人们的健康和环境造成了严重的影响，不仅导致呼吸系统疾病的增加，还对能见度、气候条件和生态系统产生了负面影响。
因此，对雾霾的研究非常必要。
2. 研究目标本研究的主要目标是深入了解雾霾的成因、传播机制和对人类健康和环境的影响，从而为制定有效的控制和预防雾霾的策略提供科学依据。
具体目标包括：1.分析雾霾的成因和形成机制，包括大气污染源、气象条件、地理环境等因素的影响。
2.研究雾霾的传播途径和传播规律，包括空气动力学、大气扩散等方面的研究。
3.评估雾霾对人类健康的影响，包括呼吸系统疾病的发病率、死亡率等指标。
4.评估雾霾对环境的影响，包括能见度、气候条件和生态系统的变化。
5.提出有效的控制和预防雾霾的策略，包括减少污染源排放、改善气象条件、建设净化设施等方面的措施。
3. 研究内容和方法3.1 研究内容本研究将围绕以下几个方面展开：1.雾霾成因研究：分析各种污染源的排放特点，探究各种因素对雾霾形成的影响，包括工业排放、交通尾气、燃煤等因素。
2.雾霾传播机制研究：通过大气动力学模型、气象观测等手段，研究雾霾在不同气象条件下的传播规律，包括水平传播、垂直传播等。
3.雾霾对人类健康的影响研究：通过流行病学调查和统计分析，评估雾霾对呼吸系统疾病的影响，如哮喘、慢性阻塞性肺疾病等。
4.雾霾对环境的影响研究：通过数据分析和模拟实验，评估雾霾对能见度、气候条件和生态系统的影响，包括植被生长、水环境质量等方面。
3.2 研究方法本研究将采用以下研究方法：1.文献综述：对雾霾相关的文献、报告进行收集和分析，了解已有的研究进展和成果。
2.数据分析：收集大气污染、气象观测、疾病统计等相关数据，进行统计分析和模型建立。
3.模型建立：基于已有的大气动力学模型和传播模型，建立适用于本地区的雾霾传播模型。
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第16卷第11期 软件导刊2017年11月Software Guide Yol. 16No. 11 Nov.2017雾霾天气下运动目标检测技术研究娄莉，张艳艳(西安石油大学计算机学院，陕西西安710065)摘要：雾霾天气的频繁出现使运动目标检测受到了很大影响。
为提高雾霾天气下运动目标检测质量，研究了当前去雾算法和运动目标检测算法。
针对雾霾天气下可见度低、运动物体模糊的情况，比较了当前的去雾算法，使用性能优良的基于暗通道的去雾算法对图像进行去雾，然后对处理过的图像序列进行光流法计算，完成运动目标检测。
将基于暗通道的去雾算法和光流算法相结合，应用于雾霾天气下的运动目标检测，以提高检测质量。
通过M atlab仿真表明，改进方法比直接通过光流算法检测的效果更好。
关键词：运动目标检测；暗通道去雾算法；Horn-Schunck光流法；雾霾；MatlabDO I：10. 11907/rjd k. 171789中图分类号：TP319 文献标识码：A文章编号=1672-7800(2017)011-0133-0!Research on Moving Target Detection Technology in Fog and Haze WeatherLO U L i,Z H A N G Yan-yan(School o f Computer$M,a n U niversity o f Petroleum$M,a n 710065, China#Abstract：Nowadays,w ith more and more h aze in air,the detection of moving target has been greatly affected.In order to improve the quality of moving target detection in haze weather,this paper studied the defogging algorithm and moving target detection algorithm in haze weather.A im ing at the situation of low visibility and moving objects in haze weather$the existed algorithm is compared$the image is defogged by the dark-channel defogging algorithm w ith great p cessed image sequence is computed w ith optical flow method to complete the detection of moving targets.In this paper$t h edark-channel defogging algorithm and the optical flow algorithm are applied to the detection of moving objects in haze weather toimprove the detection quality.The experimental results show that the m ethodused in this paper is bet through the optical flow algorithm.Key Words:moving target detection;dark-channel defogging algorithm;Horn-Schunck op t i c al flo w；haze；Ma t1a b〇引言近年来我国多个城市出现了严重的雾霾天气。
持续 的雾霾天气不仅影响了人们健康，而且给交通带来了不便。
由于雾霾天气中含有大量污染物颗粒，导致能见度下 降，十字路口的电子眼受到影响，各种违章行为不能及时发现，导致各种交通事故发生。
雾霾天气下的运动目标检 测是后续目标识别、行为分析的基础[1]。
为提高运动目标 在雾霾天气下的检测质量，提出将基于暗通道的去雾算法 和光流法相结合的算法，实验结果表明该方法明显优于直 接对采集的图像进行光流法检测所得结果。
本文使用基于暗通道的去雾算法对图像去雾，使图像 中的噪声减小，再将处理过的图像通过对其计算光流来检 测运动目标，使检测结果更准确。
1图像去雾技术1.1去雾算法比较雾霾图像处理方法主要分为图像增强技术和图像复原技术。
图像增强技术不考虑图像降质原因，只将图像中 感兴趣的特征有选择地突出，而衰减不需要的特征，对突 出部分信息可能会造成一些损失。
现有的图像增强方法有全局直方图处理、局部直方图处理和Retinex增强处收稿日期：017 —05 —18基金项目：陕西省工业科技攻关项目（2015GY026);陕西省教育厅计算机科学与技术（学术学位）研究生教育综合改革项目（2015-S-ZH-015);陕西省工业科技攻关项目（2016GY123)作者简介：娄莉（1970 —），女，辽宁沈阳人，硕士，西安石油大学计算机学院副教授，研究方向为通信工程、图像处理；张艳艳（992 —），女，陕西渭南人，西安石油大学计算机学院硕士研究生，研究方向为通信与信息系统。
•134•软件导刊2017 年理[2]，图1所示为 像，图2为图像Retinex增强处理结果[3]。
像 技术[4]指根据图像降质原因像的退化模型，像 ，据此补 像造成的图像失真，从而 像最理想的 ，使图像质到改善。
常见的基于物理模型的图像方法）]有基于偏微分方程、基于深度 、基于先验信息等。
本文主要 基于暗通道的去 相 验。
图3为基于暗通道的去 理结果，下面详细介绍其原理。
图1原图像图2 Retinex处理后的图像图3基于暗通道的去雾算法处理结果1〜3的图像去 理结果可知，图像 总体比图像增强方 理的结果要好，得到的图像失真少，图像 合人类的 效果，所以本文 像 方中的基于暗通道的去雾算法对图像 去雾。
1C暗通道去雾算法基本原理通 验理论由C V P R最佳论文作者何凯明博士）]在2009年首次提出。
其先验假设定义如下：大部分 非天空局部区域中，某些像素最少会有 具有很低值的颜色通道，即在该区域中光强度的最小值 接近零的。
暗通 定义如下：J d a r k(<) ?min(min J c(y))(1)y(6(<)c({r,g,b}Jc为彩色图像的每个通道，6<)为以像素为中心的窗口。
由暗通道先验理论可得：Jak9〇。
被称作McCamey的大气散射模型的物理模型，广泛 应用于计算机 领域。
光在 的物理特性描述为：K<) =J(x)t(x)B A(1 —t(x))(2) D(<)为待去 像，J(<)为要恢复的图像，A为全球大气光成分，K<)为 率。
由于D(<)已知，需求J(<)，(2)变换为：J(<) =—A B A(3)经过推导计算可得透射率预估值为〗(<):3<) = 1—min(min D (y))(4)y(6(x)c A空气中一般都会存在一些小颗粒，因此看远处的景物 会感觉到雾的影响。
除此之外，雾的存在还会让人们感到 深的存在。
因此，必须保 定程度的雾，可通过在式(4)中引 [0，1]之间的因 到这种效果，则式(4)可修正为:3<) = 1—^ min(min D(y) )(5)y(6(.x)c A采用以下方法求A值：首先按照亮度的大小取暗通中的前#. 1g像素。
其次在 去 像中找到对应有最高值的 度点，将其值作为A值。
由以上方法可求得透射率，(<)大气光成分A，这样就可求得J<)。
但是当投射率值，很小时，会导致J 值偏大，从而 像 白度。
因此，一般 阈值T。
，当，值小于了。
时，令，=T。
因此式（3)变换为：2运动目标检测运动目标检测技术是结合图像处理和计算机视觉形成的 门技术。
通过对图像 ，上相符合的 ，是计算机跟踪、识别 理解其行为的基础。
，运动 技术在智能 丨监控、机器人导航）]理等诸多领域 泛[8]。
运动 方法有 、巾贞间、背 等。
由于 在不 何背景信息的情况下就可出运动 [9]，因而得到广泛。
Hom-Schunck因可得到稠密光流，所以本文使用Hom-Schunck光流法对 序列图像 动 。
2.1Horn-Schunck光流法基本原理假设像素点（<，y)在，时刻的灰度值为D(<，y)，该像 素点在，十，时 动到新的位置点对应的灰度值为D(< +dx，y+dy)[10]。
根据图像的 性 假设，当，90时，图像的亮度保持不变，即：K x,y,t) =K x B d x y B d y d t)(7)第11期娄莉，张艳艳：雾霾天气下运动目标检测技术研究• 135 •经过推导可得光流的基本方程为：其中，< = <1灰度随 < (变化率，7 = D 为灰度随）的变化率，为灰度随）的变化率3=<和6=7分别表示参考点沿着<和7方向的移动速度，即为光流。
写 成为％▽ 1.5十1?0(9)式（9)中，^1=[1<，17]表示梯度方向；5=3,6*表 。
式（9)称为约束方程，是所有基于梯度[计算方法的基础。
Horn -Schunck 算法是一种全局约束方法，光流的平 滑性约束条件％S = I {u z x B uz y B vz x B vz y ) dxdy(10)在实际情况下，式（10)可使用下面的表达式代替：E =1(u — i )2 B (6 — i )2 dxdy(11)式（11)中，和1分别表示U 邻域和6邻域中的均值。
根据 基本方 （9)，考虑 ，Horn -Schunck将求结为如下极值问题：W = 1[ (I<u B I y 6 B I )2 B A ((u — i )2 B (6 — i )2) ]dxdy(12)式（12)中，）用来控制平滑度，它的取值需要考虑图 中的噪声情况。
如果噪声较强，则说明图像数据本身的置 信度较低，需要更多赖约束，所以可取较大的值；之，可 较小的值。
(12)分别对u 和6求导，当导数为零时该式取极 值：2I <(I<u B I y 6 B I t ) B 2)(u — u ) =0y t —(13)2I y (I xu B I y 6 B I ^) B 2) ( 6 — u) =0对式（13)求解，迭代方程为％長 1)=—⑴.I x ^u (k ) B I y ^(k ) B I t6 =u —I )2 BI<BI y2.2 Horn -Schunck 算法仿真实验图！为在Matlab 2014b 上使用Horn -Schunck 光流法 得到的实验结果。