在环境人员和监管公司很少的时刻，在线自动监测已成为环保部门监督企业环境污染治理，有效防止和泄漏的重要手段。各级环境监测站检查监测过程，发现监测结果超标，应及时通知同级环保部门。但是，这些假设必须基于自动监测设备处于正常运行并且没有监测数据欺诈的事实。然而，实际上，一些污染企业正在追逐自己的利益，欺诈性地监控在线数据的方法是无止境的。结果，在线监测平台获得的监测数据不准确，环保部门的“临床眼”不时处于失明状态。无数的在线监测数据导致环境监管机入困境，而群众投诉一直在上升，为一方留下了许多隐患。难道没有办法让人们害怕假装而且不能在假根处？在过去的几天里，Yuji Jun几乎毁了桌子，终于找到了几个相对可靠的方法。我希望它会被提交给王子分享。我希望有关各方都能发现它有用并迅速实施。我们的年轻人将尽快远离罪恶和丑陋，沐浴更多的真理和善良。

受监控的项目是不同的，不能一概而论。工业发展，机动车数量增加如悬浮颗粒物增多，导致灰烬现象增多，对人们的生活和生产构成很大威胁。对于大气环境监测，有时候更恶劣的天气更值得监测。下雨时收集雨水，下雪时收集降雪，监测降水;雾化时收集雾水，监测云;烟雾天也必须监测，颗粒物，空气重污染事件可以放手。如果是水环境监测，土壤环境监测和不方便的天气条件，您可以观看实验几天。监测方法的差异也会产生影响。例如，粒子监测，如果手动采样然后称重，它将在大雨期间暂停，因为雨将进入采样器以润湿过滤器。如果是在线监测仪器，则无需暂停。当然，所有监测活动必须在保证人员和仪器安全的条件下进行。如果天气严重到足以危及生命，则必须暂停，并且没有有价值的样本或数据对生命至关重要。

检测模型的评估指标可以通过统计推断的框架来描述目标检测模型。在秋冬季空气质量保证期间，除自动站外，每天都会手动采样城市空气质量。我们注意产生类错误的概率和第二类错误，通常用准确度和召回率来描述。准确率描述了模型的准确程度，即有多少结果是正面的例子;召回率描述了模型的完整程度，即我们的模型预测了多少样本。对于积极的例子。不同的任务对两种类型的错误具有不同的偏好，并且如果某种类型的错误没有超过某个阈值，则经常尝试减少另一种类型的错误。在检测中，mAP（）将这两个错误作为统一指标考虑在内。