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浓雾数据集 Dense_Haze

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简介：
浓雾数据集Dense_Haze包含了大量模拟及实际拍摄的、处于不同浓雾条件下的图像样本，旨在促进计算机视觉领域内关于雾天环境图像增强与处理算法的研究与发展。 CVPR 2019挑战赛Dense_Haze_NTIRE19 浓雾去雾数据集包含55张雾图像及其对应的Ground Truth。

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  • 浓雾数据集 Dense_Haze
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    浓雾数据集Dense_Haze包含了大量模拟及实际拍摄的、处于不同浓雾条件下的图像样本，旨在促进计算机视觉领域内关于雾天环境图像增强与处理算法的研究与发展。 CVPR 2019挑战赛Dense_Haze_NTIRE19 浓雾去雾数据集包含55张雾图像及其对应的Ground Truth。
     
  • 北京雾霾日均浓度数据集
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    本数据集收录了北京市多年来的每日PM2.5及其他污染物浓度监测记录，旨在为研究空气污染及环境影响提供详实的数据支持。 数据集包含PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO、O3、风向、风力以及天气状况共11种因素；数据的时间粒度为日均值，且已经完成了缺失值填充与归一化处理，可以直接用于机器学习或深度学习建模。标签表示的是从2015年1月1日至2020年3月1日期间的PM2.5浓度变化情况。 本人采用CNN-LSTM混合模型进行预测，并取得了较好的效果。具体细节可以参考我的博客文章（此处未提供链接，详细信息可在相关平台上搜索）。
     
  • LabVIEW浓度数据采集
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    本项目利用LabVIEW软件进行液体中特定物质浓度的数据采集与分析。通过编程实现自动化的测量过程，并将收集到的数据进行实时处理和可视化展示，以确保实验结果的准确性和高效性。 基于LabVIEW的气体浓度采集系统开发包括源代码编写和数据库建立。
     
  • 去雾的雾天道路数据集
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    去雾的雾天道路数据集是一个专为增强自动驾驶车辆在恶劣天气条件下视觉感知能力而设计的数据集合。该数据集包含了多种雾度条件下的真实道路场景图像，旨在帮助研究人员开发更有效的计算机视觉算法，以提升车辆在雾中行驶的安全性和可靠性。 1. 雾天道路数据集 2. 去雾数据集
     
  • 大雾下的雾霾图像数据集
    优质
    大雾下的雾霾图像数据集汇集了在各种能见度条件下拍摄的城市环境照片，旨在研究与开发同时识别雾和霾影响的先进算法和技术。 雾霾图像数据集——大雾
     
  • NH-HAZE数据集：去雾算法数据集
    优质
    NH-HAZE数据集是一个专为评估和改进图像去雾算法而设计的数据集合。包含了各种条件下受雾影响的图像及其清晰版本，旨在促进计算机视觉领域中关于大气散射与图像恢复的研究与发展。 NH-HAZE数据集来源于以下论文：[1] C.O. Ancuti, C. Ancuti, R. Timofte NH-HAZE: An Image Dehazing Benchmark with Non-Homogeneous Hazy and Haze-Free Images, IEEE CVPR NTIRE Workshop, 2020；[2] C.O. Ancuti, C. Ancuti, F.A. Vasluianu, R. Timofte et al. NTIRE 2020 Challenge on NonHomogeneous Dehazing, IEEE CVPR NTIRE Workshop, 2020。
     
  • 约1500个烟雾数据集
    优质
    本数据集包含超过1500条记录，详细记录了各种环境条件下的烟雾特征，旨在为火灾预防和监测系统提供训练支持。 1500个左右的烟雾数据集（适用于yolov5直接使用）。
     
  • STM32F103烟雾浓度监测系统
    优质
    本项目基于STM32F103微控制器设计了一套烟雾浓度监测系统，能够实时检测并显示环境中的烟雾浓度，并在超出安全阈值时发出警报。 实现STM32F103烟雾浓度检测，并将结果显示在TFT液晶屏上。测试过程中可以使用其他气体（如酒精）靠近烟雾浓度检测装置，此时可以看到数值明显变化。
     
  • 中国雾霾浓度GIS分布图
    优质
    本作品为中国雾霾浓度GIS分布图，通过地理信息系统技术，直观展示全国范围内雾霾浓度的空间分布情况及变化趋势。 中国雾霾分布情况根据不同浓度划分出不同的地区，并筛选出各个区域的浓度等级。