AI 智能圖像識別在河湖漂浮物檢測中的應用

尹小文

（中水三立數據技術股份有限公司，安徽 合肥 230000）

隨著全球氣候的不斷變化，人與自然之間和諧共生成為當今社會高度關注的話題。作為生命之源、生產之要、生態之基，水具有極其關鍵的戰略作用[1]。目前，全球的水資源形勢都不容樂觀。在這種背景下，需加大相應的水資源的保護力度，不斷推動水利行業的轉型，以及相關的政策出臺。我國對水利工程的建設，一直以來都十分重視，經過不懈努力，多年發展，取得了非常矚目的成就。但由于機理復雜的水文事件成因等，目前需要使用創新的思路去解決相關的水治理問題，不斷提升傳統的水治理方案。

基于我國國情,城市社區依然是老年人居住的主要場所,社區居家養老是我國養老的主流,因此,研究在社區養老設施的基礎上引入醫療服務功能,具有較大的實踐意義．社區中醫養結合的實現,重點在如何解決引入醫的問題,醫比養的服務更專業,醫只能依靠專業醫療機構、醫務人員的提供．鑒于目前醫療資源的緊缺,筆者認為醫養結合需要通過下列3種途徑來實現:一是通過整合利用社區醫療資源如社區醫院、診所、醫療服務中心等醫療服務功能;二是依托周邊社區醫院或大型綜合醫院，通過依托、引入等方式獲取醫療服務;三是通過與綜合醫院或專業性醫院合作等途徑獲取醫療支持或幫助來實現．

基于深度學習圖像識別技術，智慧水利中的相關目標檢測應用得到了很好的發展。應用深度學習技術，來對目標任務進行圖像識別操作，直觀便捷，易于操作，使用戶更容易對該區域的情況進行監測和及時分析，在水利工程建設過程中起到了重要的作用。在深度學習圖像識別技術已成為各行業研究熱點的背景下，AI 智能圖像識別將智慧水利中有價值信息進行呈現，相關工程把控實現直觀、有效。

本文首先介紹了深度學習圖像識別相關知識，然后研究了AI 智能圖像識別在智慧水利中的河湖漂浮物檢測方向的實際應用，基于河湖漂浮物的特性，設計了一種優化的AI 智能圖像識別模型，提高了對河湖漂浮物的實時監控的識別率。不僅僅提升了智慧水利中對水資源監管的應急處置能力，也對促進AI 圖像識別技術與智慧水利實際應用場景的進一步結合有重要意義。

1 研究現狀

關于AI 人工智能在智慧水利當前研究現狀。廖曉玉[2]提出了整合構建松遼流域重點工程調度規則庫、預案庫，基于AI 學習算法構建AI 知識圖譜，構建松遼知識平臺。樊榮[3]提出了打造以物聯網技術、AI 智能算法為核心的安防產品，通過采用先進的AI 視覺智能水位分析、流速流量分析來實現實時AI 智能監測。甄世森[4]詳細介紹了依托AI 大數據、物聯網、地理信息系統等新一代信息技術搭建的智慧化平臺，來實現域內水利工程的動態監管。張靜[5]提出了依托人工智能、智慧模型等新一代信息技術，融合數據采集分析、數據傳輸處理，來完成決策部署，信息反饋等任務。

2 技術簡介

2.1 智慧水利簡介

智慧水利是指利用物聯網（IoT）、大數據、云計算、移動互聯網、人工智能等新一代信息技術，實現對水利對象及活動的透徹感知和全面互聯，為水利業務的各個領域提供精細化管理。

河湖漂浮物檢測是智慧水利中相當重要的研究內容。本節研究AI 智能圖像識別在河湖漂浮物檢測中的應用，并且針對河湖漂浮物的特性優化AI 檢測模型，提高對河湖漂浮物檢測的準確率。

2.2 AI 簡介

首先，通過前端視頻監控點實時傳輸重要江河湖泊等視頻圖像信息，然后針對水面漂浮的生活垃圾、綠藻或者其他污染物等，設計相應的AI 圖像檢測模型，得到實時的漂浮物識別監控視頻流，并記錄相應的識別結果信息，后續實現視頻實時監控和報警上報等功能。

理論結合實驗教學 專業實驗室一般是面向相關專業的大三學生使用，受眾面較窄，開放程度小，利用率較低。可考慮面向其他專業學生開設理論加實驗型選修課，即設定某一方向實驗內容，先開展一定學時的理論學習，再開展相關實驗項目，一方面可提高專業實驗室的開放性及利用率，另一方面給學生提供更多的跨專業學習空間。

用戶檢索后，進入二級目錄，網頁左側為數據庫分類，右側為該數據庫中包含的檢索結果，此種設計可提高用戶的檢索效率，如圖3所示。

3 AI 智能圖像識別在河湖漂浮物檢測中的應用研究

企業會計成本核算工作中，會計管理人員應要求成本核算會計人員掌握更加先進的核算方式，不能夠僅是依靠傳統的兩種核算方式，應進行繼續學習，以此提升自身專業水平，為企業的發展做出貢獻。企業成本核算會計人員應了解現階段，我國成本核算方式大約分為三種，除經常使用的品種法和分布法外，還應了解分批法的使用，按照企業產品的批別作為單位，以此進行成本計算，此種方式能夠應用于小批量生產的企業中，與其他兩種成本核算方式相比，對小批量生產的企業來說，成本核算的準確率更高。因此，企業會計成本核算應根據企業生產的規模選擇合適的成本核算方式，以此促進企業進步。

AI 是人工智能（Artificial Intelligence）的英文縮寫，它是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的科學技術。AI 的學習能力就是利用交叉的學科去模仿人的能力來完成目標功能的開發，并且在部分領域實現超越人的能力。

在智慧水利項目的具體應用上，基于AI 圖像識別領域經典、優秀的深度學習模型進行優化設計，得到解決實際項目需求的AI 智能圖像識別模型。

3.1 數據處理

針對源SSD 圖像檢測模型的結構對河湖上小型漂浮物識別率較差的情況，本文選擇了添加空洞卷積和增加小卷積核來進行算法調優。使用新的HHYH 模型結構替換源SSD 模型中部分網絡結構，如圖1 所示。并且進行超參數調優，繼續提高對河湖漂浮物的識別率。

3.2 模型構建

使用改進前和改進后的SSD 圖像檢測模型針對河湖漂浮物數據集進行深度學習訓練，將訓練后兩種模型在河湖漂浮物的測試集上進行對比檢測實驗，觀察模型優化后的識別效果。

3.3 模型優化

模型研究基于大量的目標數據集。首先需要收集目標的圖像數據集，然后針對數據集進行數據清洗和數據擴增，最后人工標注。將數據集分成訓練集、驗證集和測試集。本次研究中的河湖漂浮物圖像數據集達到了5000 張，并且使用了包括翻轉、縮放等方式的數據擴增。

圖1 模型優化結構HHYH 示意圖

3.4 優化結果

本研究使用Windows10 專業版，基于Tensor Flow運行庫的keras 框架（2.2.4 版本），12GB 的GTX3060顯卡和Intel Coreii7-10700KCPU。使用預訓練的SSD300 圖像檢測模型來進行優化訓練。

通過觀察，優化后AI 圖像識別模型對河湖漂浮物的識別率有顯著提高，說明優化后的AI 模型可以達到實際應用的地步，這對于提升水資源調度、監管能力具有重要意義。

4 當前挑戰及未來研究方向

在當前智慧水利的應用中，基于AI 的智能圖像識別還存在很多待解決的問題，例如：缺乏全面感知能力，存在網絡異構問題，ML 智能算法缺少物理機理解釋等。

針對目前存在的問題和挑戰，提出了未來研究發展方向：

2014年廈門市基層醫療機構就診人次比2013年增長43.6%，管理前后血糖、糖化血紅蛋白的達標率大幅提高，醫療費用開支降低50%以上，患者自我管理能力大幅提高。廈門市政策的支持：突破基本藥物制度，針對糖尿病制定專門的醫保支付政策，限制三級醫院用藥天數，倒逼到基層醫院就診開藥等。區域醫療信息平臺的建立使患者健康信息互聯互通，有力支撐了三師共管技術共享[7]。

其次是在運營層面發力。企業要持續為市場提供高質量的產品和服務，并不斷根據環境的變化提供越來越好的用戶體驗。這是實際產品質量與企業的品牌定位無縫對接的過程，因為用戶通過實際的產品以及具體服務來感知和判斷產品價值，從而形成自己對于相應企業產品的品牌定位。企業要清楚，真正在用戶的實際消費行為中起決定作用的，是用戶實際的品牌感知。因此，對企業而言，實現無形的品牌價值與實際產品的有效對接，是企業在自身品牌建設過程中的重要環節。

（1）加強基礎設施建設。通過建立感知網絡體系，保障水利感知數據的無阻礙傳輸。針對數據存儲，建立大數據存儲服務器和計算平臺，為AI 智能圖像在水利項目上的順利運行提供存儲支持和算力保障。

（2）賦予ML 可解釋性。設立評價指標，構建可知方法，結合物理分析機理，在具體案例的依托下，不斷優化ML 模型的可解釋性。

（3）提高構建可視化能力。利用數字孿生技術，基于可靠的算法模型，在計算機虛擬世界對現實環境進行映射，構建一個水利數字世界，使用GIS，BIM 等來建立三維模擬影像，用來指導現實中的水利決策，提供生動形象的決策輔助。

5 總結

本文基于AI 智能圖像識別技術，介紹了AI 相關技術背景，研究了AI 智能圖像識別在河湖漂浮物檢測方向的實際應用，基于河湖漂浮物的特性對AI檢測模型進行了優化，以達到實際應用的地步。本文設計的AI 智能圖像識別模型，實現了河湖漂浮物的實時監控，提升了水資源監管的應急處置能力，這對于加強信息化技術和水利業務深度融合、促進實踐成果轉化具有重要意義■