本研究提出了一种低成本的物联网雨量监测系统，以解决发展中国家天气站不足的问题，并利用图神经网络捕捉降雨模式。实验结果表明，该方法在强降雨预测中表现优异，为地方气象预警提供了有效支持。

本文研究了强降雨情况下图像和视频的降雨除去问题，发现深度学习技术容易受到对抗攻击。通过比较不同深度学习算法在人类感知和机器分析任务下的降雨去除效果及对抗攻击的鲁棒性，构建了一种更鲁棒的降雨除去技术，并分析了对抗攻击对人类和机器视觉任务的影响。提供了可供使用的代码。