本文介绍了如何使用PyTorch构建一个环境污染监测系统，涵盖数据准备、模型构建、污染源识别、Web应用创建及部署。技术栈包括PyTorch、Python、OpenCV和Flask。
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在当今世界，环境污染已成为一个全球性的问题，对人类健康和生态系统造成严重威胁。为了应对这一挑战，我们可以利用计算机视觉和深度学习技术来监测大气、水质和垃圾等环境污染源。本文将介绍如何使用PyTorch构建一个环境污染监测系统，以帮助改善环境质量。我们将从数据收集、模型构建、污染源识别、用户界面设计和功能实现等多个方面详细介绍，带您一步步实现这一环境污染监测系统。
第一部分：项目概述
介绍
环境污染监测系统是一种用于监测大气、水质和垃圾等环境污染源的应用程序。这个系统将使用计算机视觉和深度学习技术，特别是PyTorch，来实现污染源的监测和识别。我们的目标是提高环境质量，减少污染对人类和生态系统的影响。
技术栈
在这个项目中，我们将使用以下技术栈：
- PyTorch：用于构建和训练环境污染监测模型。
- Python：作为主要编程语言。
- OpenCV：用于图像处理和计算机视觉任务。
- Flask：
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