光照和湿度如何影响大气污染物对植物的危害程度

植物受大气污染危害后表现的受害程度，不能完全归因于污染物浓度，而是常常随环境因素的变化而改变：

①光照：是影响植物对大气污染抗性的重要因素。植物一般在夜间和早晚受害程度轻，白天受害程度较重；阴天受害程度轻，晴天受害程度重。黑暗时气孔关闭，随着光照的加强，气孔开度加大。大气污染物主要通过气孔进入植物体内，气孔开度加大，污染物进入植物体内数量增多，从而使植物受害程度加重。

②温度：一般是温度低，抗性强；随着温度的升高，敏感性也相应增高。较高的气温促使气孔张开；并且加强植物的同化作用，从而使植物吸入更多的污染物。

③相对湿度：较高的大气相对湿度能促进气孔开放，使植物吸收更多的污染物。如相对湿度在80％以上，植物吸收有害气体的速度比湿度在10％时快5～10倍，植物最易受害。

④土壤：植物受大气污染危害的程度，还随土壤类型、水分和养分状况而变化。潮湿的土壤能提高植物对大气污染的敏感性。土壤含水量下降，可使植物的抗性增强，减轻植物的受害程度。缺氮植物比正常植物敏感得多。因此，增施适量的氮肥可以增强植物的抗性，当然氮肥过多也会使植物抗性降低。 （转自中国大百科全书数据库）

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人脸识别技术在中国的发展起步于上世纪九十年代末，经历了技术引进-专业市场导入-技术完善-技术应用-各行业领域使用等五个阶段。目前，国内的人脸识别技术已经相对发展成熟，该技术越来越多的被推广到安防领域，延伸出考勤机、门禁机等多种产品，可以全面覆盖煤矿、楼宇、银行、军队、社会福利保障、电子商务及安全防务等领域，人脸识别的全面应用时代已经到来。

人脸识别技术介绍

(1)人脸识别技术流程

人脸识别的技术原理主要包括三大步骤：首先是建立人脸图像数据库，其次是通过各种方式来获得当前要进行识别的目标人脸图像，最后是将目标人脸图像与数据库中既有的人脸图像进行比对和筛选，其技术流程如下：

(2)人脸识别的主要方法

人脸识别技术是一个跨越多个学科领域知识的高端技术研究工作，涉及图像处理、生理学、心理学、模式识别等知识，目前比较常见的人脸识别方法包括基于特征脸的方法、基于几何特征的方法、基于深度学习的方法、基于支持向量机的方法以及其他综合方法。

(3)常用人脸数据库介绍

目前世界较为常用的人脸数据库包括：ERET人脸数据库、CMU

Multi-PIE人脸数据库、YALE人脸数据库、YALE人脸数据库B、MIT人脸数据库、ORL人脸数据库、BioID人脸数据库、年龄识别数据集IMDB-WIKI等。

人脸识别技术具有非侵犯性

人脸识别是生物特征识别技术的一个重要方向，不同的生物识别技术在细分技术上各具优势，人脸识别技术是非接触和不需要主动接受的，具有非侵犯性。此外，人们对这种技术的排斥心理最小，因此人脸识别技术是一种最友好的生物特征识别技术，并且图像采集可以由安防中的摄像头完成，不需要重新再布置新的采集设备。

行业技术环境十分活跃

截至2019年底，在soopat专利搜索引擎上以“人脸识别”为关键词检索得到20208项专利申请记录，行业技术环境十分活跃。

从申请年来看，2010-2018年，我国专利申请数逐年增长，2018年增加至5618项，为近年来最高，2019年我国人脸识别相关专利申请数达3024项。

从公开年来看，我国最早于2002年有人脸识别相关专利公开，当年公开数量为1项，随后专利公开量保持快速增长态势，2019年我国人脸识别相关专利公开数量为6700项。

中国人脸识别技术发明专利申请量超六成

在超2万项的人脸识别技术专利中，发明专利的申请量最多，达12407项，占比为6140%;其次为实用新型专利，占比为2476%。

G06K专利申请量过万

从我国人脸识别相关热门专利技术申请分布领域来看，G06K(数据识别、数据表示、记录载体、记录载体的处理)申请量最多，达10134项;其次为G07C(时间登记器或出勤登记器、登记或指示机器的运行、产生随机数、投票或**设备、未列入其他类目的核算装置)，申请数量为1302项。

人脸识别错误率逐年降低

经过了40多年的发展，人脸识别技术取得了长足进步，根据LFW测试成绩显示，目前最优的系统在千万分之一的误报下达到识别准确率准确率已经超过998%，甚至超过了人类的识别程度，错误验证率也控制在02%以下。

即使是采用评测标准最严格的FRVT测试，根据2019年7月3日NIST公布的FRVT最新报告显示了全球人脸识别算法的最高水平可以做到在千万分之一误报率下，漏报率降低于03%，这意味着千万分位误报下的识别准确率已经超过99%，人脸识别技术的不断进步无疑会促进其在更广泛范围内的应用。

应用场景广泛，安防和考勤门禁占比较高

目前，人脸识别在考勤/门禁领域的应用最为成熟，约占行业市场的40%左右;安防作为人脸识别最早应用的领域之一，其市场份额占比在30%左右;金融作为人脸识别未来重要的应用领域之一，其市场规模在逐步扩大，目前约占行业的20%。

三维人脸识别技术是发展主流

从人脸识别技术发展过程来看，未来三维人脸识别是人脸识别主要技术手段，二维人脸识别只是人脸识别发展的过度阶段。实验结果显示，二维人脸识别系统在人脸左右偏转达到40度识别率迅速下降到50%以下;而采用三维人脸识别后，识别率可以提高至少10-20个百分点。

以上数据来源于前瞻产业研究院《中国人脸识别行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。

人脸识别厂家排名是：face++，商汤，依图、、旷视科技、中科院深圳先进技术研究院、VisionLabs。推荐：face++。

Face++大规模人脸搜索技术可实现亿级人脸的快速检索。基于人脸搜索技术，可以实现真正的互联网人脸搜索引擎，并广泛应用于社交搜索、逃犯追缉等应用场景中。

Face++人脸检测与追踪技术提供快速、高准确率的人像检测功能。能够支持与实时视频流，支持多种人脸姿态，并能应对复杂的光照情况。

我们提供的实时人脸检测与追踪技术，可以令相机应用更好的捕捉到人脸区域，优化测光与对焦；同时，还可以使用人脸追踪技术进行游戏交互，提供全新的体感游戏体验。

2017 年10月31日，旷视科技Face++公司完成了C轮46亿美元融资。在本轮的融资中，由中国国有资本风险投资基金（简称“国风投”）领投，蚂蚁金服、富士康集团联合领投，这一数字也打破了国际范围内人脸识别领域的融资纪录。

本轮融资由C1、C2两轮构成，同时引入包括中俄战略投资基金、阳光保险集团、SK集团等新的重要投资者，腾达资本作为本轮融资独家财务顾问。

我们是北京蓝阳鼎点 我们有温湿度监控软件 可以联系我们 《环境监控报警系统》（以下简称系统）是我公司开发的软件系统，是与本公司生产的温湿度变松器配套使用的数据采集软件。短信报警器实时获取所连接的各种传感设备的信号（包括温湿度、光照、风速、风向、大气压、压力、粉尘传感器、继电器、UPS干结点、智能设备等输出的模拟量和开关量信号），通过串口或网口输出到服务器或网络上。

服务器从串口或网口获取数据采集设备的数据，保存到数据库中，并且与预先设定的上下限进行比对。如果检测到的数据异常（如温度超过上限或低于下限，或者发生断电等），系统按照系统设定的报警方式进行报警或指定相关的控制设备联动。

保存在数据库中的数据，可以进行历史数据查询、可以打印报表等。

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