AI 智能图像识别在河湖漂浮物检测中的应用

尹小文

（中水三立数据技术股份有限公司，安徽 合肥 230000）

随着全球气候的不断变化，人与自然之间和谐共生成为当今社会高度关注的话题。作为生命之源、生产之要、生态之基，水具有极其关键的战略作用[1]。目前，全球的水资源形势都不容乐观。在这种背景下，需加大相应的水资源的保护力度，不断推动水利行业的转型，以及相关的政策出台。我国对水利工程的建设，一直以来都十分重视，经过不懈努力，多年发展，取得了非常瞩目的成就。但由于机理复杂的水文事件成因等，目前需要使用创新的思路去解决相关的水治理问题，不断提升传统的水治理方案。

基于我国国情,城市社区依然是老年人居住的主要场所,社区居家养老是我国养老的主流,因此,研究在社区养老设施的基础上引入医疗服务功能,具有较大的实践意义．社区中医养结合的实现,重点在如何解决引入医的问题,医比养的服务更专业,医只能依靠专业医疗机构、医务人员的提供．鉴于目前医疗资源的紧缺,笔者认为医养结合需要通过下列3种途径来实现:一是通过整合利用社区医疗资源如社区医院、诊所、医疗服务中心等医疗服务功能;二是依托周边社区医院或大型综合医院，通过依托、引入等方式获取医疗服务;三是通过与综合医院或专业性医院合作等途径获取医疗支持或帮助来实现．

基于深度学习图像识别技术，智慧水利中的相关目标检测应用得到了很好的发展。应用深度学习技术，来对目标任务进行图像识别操作，直观便捷，易于操作，使用户更容易对该区域的情况进行监测和及时分析，在水利工程建设过程中起到了重要的作用。在深度学习图像识别技术已成为各行业研究热点的背景下，AI 智能图像识别将智慧水利中有价值信息进行呈现，相关工程把控实现直观、有效。

本文首先介绍了深度学习图像识别相关知识，然后研究了AI 智能图像识别在智慧水利中的河湖漂浮物检测方向的实际应用，基于河湖漂浮物的特性，设计了一种优化的AI 智能图像识别模型，提高了对河湖漂浮物的实时监控的识别率。不仅仅提升了智慧水利中对水资源监管的应急处置能力，也对促进AI 图像识别技术与智慧水利实际应用场景的进一步结合有重要意义。

1 研究现状

关于AI 人工智能在智慧水利当前研究现状。廖晓玉[2]提出了整合构建松辽流域重点工程调度规则库、预案库，基于AI 学习算法构建AI 知识图谱，构建松辽知识平台。樊荣[3]提出了打造以物联网技术、AI 智能算法为核心的安防产品，通过采用先进的AI 视觉智能水位分析、流速流量分析来实现实时AI 智能监测。甄世森[4]详细介绍了依托AI 大数据、物联网、地理信息系统等新一代信息技术搭建的智慧化平台，来实现域内水利工程的动态监管。张静[5]提出了依托人工智能、智慧模型等新一代信息技术，融合数据采集分析、数据传输处理，来完成决策部署，信息反馈等任务。

2 技术简介

2.1 智慧水利简介

智慧水利是指利用物联网（IoT）、大数据、云计算、移动互联网、人工智能等新一代信息技术，实现对水利对象及活动的透彻感知和全面互联，为水利业务的各个领域提供精细化管理。

河湖漂浮物检测是智慧水利中相当重要的研究内容。本节研究AI 智能图像识别在河湖漂浮物检测中的应用，并且针对河湖漂浮物的特性优化AI 检测模型，提高对河湖漂浮物检测的准确率。

2.2 AI 简介

首先，通过前端视频监控点实时传输重要江河湖泊等视频图像信息，然后针对水面漂浮的生活垃圾、绿藻或者其他污染物等，设计相应的AI 图像检测模型，得到实时的漂浮物识别监控视频流，并记录相应的识别结果信息，后续实现视频实时监控和报警上报等功能。

理论结合实验教学 专业实验室一般是面向相关专业的大三学生使用，受众面较窄，开放程度小，利用率较低。可考虑面向其他专业学生开设理论加实验型选修课，即设定某一方向实验内容，先开展一定学时的理论学习，再开展相关实验项目，一方面可提高专业实验室的开放性及利用率，另一方面给学生提供更多的跨专业学习空间。

用户检索后，进入二级目录，网页左侧为数据库分类，右侧为该数据库中包含的检索结果，此种设计可提高用户的检索效率，如图3所示。

3 AI 智能图像识别在河湖漂浮物检测中的应用研究

企业会计成本核算工作中，会计管理人员应要求成本核算会计人员掌握更加先进的核算方式，不能够仅是依靠传统的两种核算方式，应进行继续学习，以此提升自身专业水平，为企业的发展做出贡献。企业成本核算会计人员应了解现阶段，我国成本核算方式大约分为三种，除经常使用的品种法和分布法外，还应了解分批法的使用，按照企业产品的批别作为单位，以此进行成本计算，此种方式能够应用于小批量生产的企业中，与其他两种成本核算方式相比，对小批量生产的企业来说，成本核算的准确率更高。因此，企业会计成本核算应根据企业生产的规模选择合适的成本核算方式，以此促进企业进步。

AI 是人工智能（Artificial Intelligence）的英文缩写，它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的科学技术。AI 的学习能力就是利用交叉的学科去模仿人的能力来完成目标功能的开发，并且在部分领域实现超越人的能力。

在智慧水利项目的具体应用上，基于AI 图像识别领域经典、优秀的深度学习模型进行优化设计，得到解决实际项目需求的AI 智能图像识别模型。

3.1 数据处理

针对源SSD 图像检测模型的结构对河湖上小型漂浮物识别率较差的情况，本文选择了添加空洞卷积和增加小卷积核来进行算法调优。使用新的HHYH 模型结构替换源SSD 模型中部分网络结构，如图1 所示。并且进行超参数调优，继续提高对河湖漂浮物的识别率。

3.2 模型构建

使用改进前和改进后的SSD 图像检测模型针对河湖漂浮物数据集进行深度学习训练，将训练后两种模型在河湖漂浮物的测试集上进行对比检测实验，观察模型优化后的识别效果。

3.3 模型优化

模型研究基于大量的目标数据集。首先需要收集目标的图像数据集，然后针对数据集进行数据清洗和数据扩增，最后人工标注。将数据集分成训练集、验证集和测试集。本次研究中的河湖漂浮物图像数据集达到了5000 张，并且使用了包括翻转、缩放等方式的数据扩增。

图1 模型优化结构HHYH 示意图

3.4 优化结果

本研究使用Windows10 专业版，基于Tensor Flow运行库的keras 框架（2.2.4 版本），12GB 的GTX3060显卡和Intel Coreii7-10700KCPU。使用预训练的SSD300 图像检测模型来进行优化训练。

通过观察，优化后AI 图像识别模型对河湖漂浮物的识别率有显著提高，说明优化后的AI 模型可以达到实际应用的地步，这对于提升水资源调度、监管能力具有重要意义。

4 当前挑战及未来研究方向

在当前智慧水利的应用中，基于AI 的智能图像识别还存在很多待解决的问题，例如：缺乏全面感知能力，存在网络异构问题，ML 智能算法缺少物理机理解释等。

针对目前存在的问题和挑战，提出了未来研究发展方向：

2014年厦门市基层医疗机构就诊人次比2013年增长43.6%，管理前后血糖、糖化血红蛋白的达标率大幅提高，医疗费用开支降低50%以上，患者自我管理能力大幅提高。厦门市政策的支持：突破基本药物制度，针对糖尿病制定专门的医保支付政策，限制三级医院用药天数，倒逼到基层医院就诊开药等。区域医疗信息平台的建立使患者健康信息互联互通，有力支撑了三师共管技术共享[7]。

其次是在运营层面发力。企业要持续为市场提供高质量的产品和服务，并不断根据环境的变化提供越来越好的用户体验。这是实际产品质量与企业的品牌定位无缝对接的过程，因为用户通过实际的产品以及具体服务来感知和判断产品价值，从而形成自己对于相应企业产品的品牌定位。企业要清楚，真正在用户的实际消费行为中起决定作用的，是用户实际的品牌感知。因此，对企业而言，实现无形的品牌价值与实际产品的有效对接，是企业在自身品牌建设过程中的重要环节。

（1）加强基础设施建设。通过建立感知网络体系，保障水利感知数据的无阻碍传输。针对数据存储，建立大数据存储服务器和计算平台，为AI 智能图像在水利项目上的顺利运行提供存储支持和算力保障。

（2）赋予ML 可解释性。设立评价指标，构建可知方法，结合物理分析机理，在具体案例的依托下，不断优化ML 模型的可解释性。

（3）提高构建可视化能力。利用数字孪生技术，基于可靠的算法模型，在计算机虚拟世界对现实环境进行映射，构建一个水利数字世界，使用GIS，BIM 等来建立三维模拟影像，用来指导现实中的水利决策，提供生动形象的决策辅助。

5 总结

本文基于AI 智能图像识别技术，介绍了AI 相关技术背景，研究了AI 智能图像识别在河湖漂浮物检测方向的实际应用，基于河湖漂浮物的特性对AI检测模型进行了优化，以达到实际应用的地步。本文设计的AI 智能图像识别模型，实现了河湖漂浮物的实时监控，提升了水资源监管的应急处置能力，这对于加强信息化技术和水利业务深度融合、促进实践成果转化具有重要意义■