基于车辆追踪系统的 PM2.5 浓度预测框架：从成因到效应
物理与社会
2022-12-06 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
空气污染是一个亟待解决的问题，在发达国家与发展中国家尤为如此。在越南，空气污染也是河内、胡志明市等大城市中备受关注的问题，其空气污染主要来自汽车与摩托车等车辆。为应对该问题，本文致力于开发一种通过统计交通中车辆数量来估算所排放 PM2.5 污染物的方案。我们首先调研了近期目标检测模型并开发了自有的交通监控系统。观测到的交通密度与实测 PM2.5 呈现相似趋势且存在一定的时间滞后，暗示交通密度与 PM2.5 之间存在关联。我们进一步用一数学模型表达该关系，可基于观测交通密度估算 PM2.5 数值。估算结果在城市区域背景下与实测 PM2.5 曲线表现出高度相关性。
引用
@article{arxiv.2212.01761,
title = {A PM2.5 concentration prediction framework with vehicle tracking system: From cause to effect},
author = {Chuong D. Le and Hoang V. Pham and Duy A. Pham and An D. Le and Hien B. Vo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2212.01761},
year = {2022}
}