杜娟 唐岱

摘 要： 傳統(tǒng)區(qū)域監(jiān)測(cè)方法不能根據(jù)山地城市綠色空間景觀生態(tài)破損區(qū)域的具體圖像情況進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。為了有效解決此問(wèn)題，建立新型基于圖像識(shí)別的山地城市綠色空間景觀生態(tài)破損區(qū)域?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)模型。通過(guò)山地城市綠色空間景觀生態(tài)破損區(qū)域特征判斷、基于特征判斷的識(shí)別方法確定、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，完成山地城市綠色空間景觀生態(tài)破損區(qū)域的圖像識(shí)別。通過(guò)實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)、確定實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)區(qū)域、透視變換，完成基于圖像識(shí)別區(qū)域?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)模型的搭建。設(shè)計(jì)對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，新型區(qū)域監(jiān)測(cè)模型與傳統(tǒng)模型相比，充分提升了山地城市綠色空間景觀生態(tài)破損區(qū)域識(shí)別圖像的清晰度，并可對(duì)區(qū)域內(nèi)景觀進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。

關(guān)鍵詞： 圖像識(shí)別; 山地城市; 綠色空間景觀; 生態(tài)破損區(qū)域; 區(qū)域監(jiān)測(cè); 特征判斷; 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò); 透視變換

中圖分類號(hào)： TN911.73?34; TP393 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號(hào)： 1004?373X（2018）12?0067?04

Abstract： As the real?time monitoring of ecological damage area cannot be performed according to its specific images for green space landscape of mountainous cities in the traditional area monitoring method， a new ecological damage area real?time monitoring model for green space landscape of mountainous cities is established based on image recognition. Ecological damage area image recognition for green space landscape of mountainous cities is accomplished by means of ecological damage area feature judgment for green space landscape of mountainous cities， recognition method determination based on feature judgment， and convolutional neural network. Establishment of image recognition based area real?time monitoring model is accomplished by means of real?time target monitoring， determination of real?time monitoring area， and perspective transformation. A comparison experiment was designed. The results show that in comparison with the traditional model， the new area monitoring model can fully improve the definition of ecological damage area recognition images for green space landscape of mountainous cities， and perform real?time monitoring of the landscape in the area.

Keywords： image recognition; mountainous city; green space landscape; ecological damage area; area monitoring; feature judgment; convolutional neural network; perspective transformation

0 引 言

傳統(tǒng)區(qū)域監(jiān)測(cè)模型利用人工智能理論，通過(guò)搭建人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方式，完成對(duì)區(qū)域內(nèi)景觀的監(jiān)測(cè)。這種方式雖然全面體現(xiàn)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的重要意義，但隨著科學(xué)技術(shù)手段的發(fā)展，傳統(tǒng)模型不能對(duì)區(qū)域內(nèi)景觀進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的弊端開(kāi)始逐漸顯露出來(lái)。對(duì)于山地城市綠色空間景觀生態(tài)破損區(qū)域來(lái)說(shuō)，傳統(tǒng)區(qū)域檢測(cè)模型可以通過(guò)確定區(qū)域大小、簡(jiǎn)單描畫(huà)區(qū)域特征的方式，生成基礎(chǔ)的識(shí)別圖像[1]。但通過(guò)此方法生成的識(shí)別圖像通常情況下灰度較高、清晰度較低，一些景觀生態(tài)破損嚴(yán)重區(qū)域的具體景觀特征不能表現(xiàn)得十分清晰。為有效解決此問(wèn)題，通過(guò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、透視變換原理等方法，對(duì)傳統(tǒng)模型進(jìn)行了改進(jìn)設(shè)計(jì)，搭建了一種基于圖像識(shí)別的新型山地城市綠色空間景觀生態(tài)破損區(qū)域?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)模型[2]。新型模型保留了傳統(tǒng)模型的優(yōu)勢(shì)，繼續(xù)發(fā)揚(yáng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的重要意義，也全面提升識(shí)別圖像的清晰度，充分體現(xiàn)監(jiān)測(cè)模型的實(shí)時(shí)性。對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，新型模型與傳統(tǒng)模型相比，確實(shí)具備更高的實(shí)用性價(jià)值。

1 山地城市綠色空間景觀生態(tài)破損區(qū)域的圖像

識(shí)別

山地城市綠色空間景觀生態(tài)破損區(qū)域的圖像識(shí)別，是搭建新型監(jiān)測(cè)模型的第一步，其詳細(xì)識(shí)別過(guò)程可按如下步驟進(jìn)行。

1.1 山地城市綠色空間景觀生態(tài)破損區(qū)域特征判斷

山地城市綠色空間景觀生態(tài)破損區(qū)域特征判斷可分為預(yù)測(cè)值獲得、隱含值獲得兩部分。判斷山地城市綠色空間景觀生態(tài)破損區(qū)域特征需要輸出層、隱含層、輸入層三個(gè)單元結(jié)構(gòu)共同完成[3?4]。若區(qū)域監(jiān)測(cè)實(shí)時(shí)模型共包含[m]個(gè)隱含層，第[m]層的輸入監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)為[h]，則該層的輸出監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)可表示為：

1.2 基于特征判斷的識(shí)別方法確定

上述步驟所確定的山地城市綠色空間景觀生態(tài)破損區(qū)域特征是完成識(shí)別方法選擇的關(guān)鍵步驟?；谔卣髋袛嗟膱D像識(shí)別方法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)識(shí)別過(guò)程類似[5]。假定已確定的區(qū)域特征用一個(gè)可自由移動(dòng)的空心圓表示，則該圓形結(jié)構(gòu)從輸出層出發(fā)，分別向多個(gè)隱含層結(jié)構(gòu)傳遞所包含數(shù)據(jù)，再由隱含層逐漸向下傳遞[6]。最終，傳遞給輸入層，作為下一次圖像識(shí)別的原始數(shù)據(jù)，至此，完成一次圖像識(shí)別方法的確定。

1.3 利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成圖像識(shí)別

完成山地城市綠色空間景觀生態(tài)破損區(qū)域特征判斷，并在此基礎(chǔ)上確定基于特征判斷的識(shí)別方法，是利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成圖像識(shí)別的基礎(chǔ)[7?8]。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種利用CNN技術(shù)完成圖像識(shí)別網(wǎng)絡(luò)搭建的手段，該方法不僅實(shí)現(xiàn)了復(fù)雜圖像的簡(jiǎn)單識(shí)別，也完成了識(shí)別圖像由低到高，各個(gè)層次的特征提取與組合。

2 基于圖像識(shí)別的區(qū)域?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)模型搭建

2.1 基于圖像識(shí)別的實(shí)時(shí)目標(biāo)監(jiān)測(cè)

根據(jù)上述步驟可知，完成山地城市綠色空間景觀生態(tài)破損區(qū)域的圖像識(shí)別后，可生成完整的圖像識(shí)別數(shù)據(jù)。為方便后續(xù)步驟的進(jìn)行，認(rèn)為該圖像識(shí)別數(shù)據(jù)為待監(jiān)測(cè)的實(shí)時(shí)目標(biāo)[9?10]。首先對(duì)待檢測(cè)的實(shí)時(shí)目標(biāo)進(jìn)行背景差分法，分析該目標(biāo)是在何種背景下完成的圖像識(shí)別。利用幀間差分法分析該目標(biāo)圖像中，相連兩個(gè)像素幀間的距離大小;再利用光流法總結(jié)已完成識(shí)別圖像目標(biāo)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。詳細(xì)操作流程如圖1所示。

2.2 確定實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)區(qū)域

實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)模型是以整個(gè)山地城市綠色空間景觀生態(tài)破壞區(qū)域作為應(yīng)用背景環(huán)境。為了方便模型的管理，通常情況下，將監(jiān)測(cè)區(qū)域抽象為規(guī)矩的矩形，以能囊括最大面積時(shí)的矩形邊長(zhǎng)作為監(jiān)測(cè)區(qū)域的邊界[11]。所有超過(guò)邊界的區(qū)域都可用于填充不足邊界的區(qū)域。

2.3 利用透視變換完成區(qū)域?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)模型的搭建

在確定待監(jiān)測(cè)的實(shí)時(shí)目標(biāo)后，根據(jù)目標(biāo)的具體情況確定監(jiān)測(cè)區(qū)域面積，完成基于圖像識(shí)別的山地城市綠色空間景觀生態(tài)破損區(qū)域?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)模型的搭建。為保證該模型的正常使用，還需按照透視變換原理設(shè)置應(yīng)用檢驗(yàn)?zāi)K。設(shè)監(jiān)測(cè)區(qū)域面積為[s]，待監(jiān)測(cè)實(shí)時(shí)目標(biāo)為[k]，根據(jù)透視變換原理，模型使用穩(wěn)定性[q]可表示為：

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

上述過(guò)程完成了基于圖像識(shí)別的山地城市綠色空間景觀生態(tài)破損區(qū)域?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)模型的搭建。為了驗(yàn)證該模型確實(shí)比傳統(tǒng)模型具備更高的實(shí)用性價(jià)值，以兩臺(tái)配置相同的計(jì)算機(jī)作為實(shí)驗(yàn)對(duì)象。其中一臺(tái)搭載新模型，作為實(shí)驗(yàn)組;另一臺(tái)搭載傳染模型，作為對(duì)照組。實(shí)驗(yàn)開(kāi)始前，按照表1完成實(shí)驗(yàn)參數(shù)設(shè)置。

3.1 實(shí)驗(yàn)參數(shù)設(shè)置

表1中參數(shù)依次代表監(jiān)測(cè)區(qū)域面積、景觀生態(tài)破損程度、監(jiān)測(cè)參數(shù)、預(yù)估圖像識(shí)別清晰度、監(jiān)測(cè)實(shí)時(shí)性、圖像識(shí)別系數(shù)。

3.2 識(shí)別圖像清晰度對(duì)比

令實(shí)驗(yàn)組、對(duì)照組兩臺(tái)計(jì)算機(jī)同時(shí)完成山地城市綠色空間景觀生態(tài)破損區(qū)域識(shí)別圖像的繪制。詳細(xì)圖像清晰度情況如圖2、圖3所示。

圖中，黑點(diǎn)代表山地城市綠色空間景觀發(fā)生生態(tài)破損地區(qū)，黑點(diǎn)越密集，代表破損程度越嚴(yán)重。對(duì)比圖2、圖3可知，該區(qū)域中部生態(tài)破損情況較嚴(yán)重，周圍區(qū)域生態(tài)情況較良好。實(shí)驗(yàn)組計(jì)算機(jī)，應(yīng)用基于圖像識(shí)別的山地城市綠色空間景觀生態(tài)破損區(qū)域?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)模型，繪制出的識(shí)別圖像，極為清晰，可反映該地區(qū)的生態(tài)破損情況。對(duì)照組計(jì)算機(jī)，應(yīng)用傳統(tǒng)模型繪制出的識(shí)別圖像，也能反映出該地區(qū)的生態(tài)破損情況，但圖像清晰程度明顯低于實(shí)驗(yàn)組。所以，可證明本文模型確實(shí)可以提升山地城市綠色空間景觀生態(tài)破損區(qū)域識(shí)別圖像的清晰度。

3.3 區(qū)域內(nèi)景觀監(jiān)測(cè)實(shí)時(shí)性對(duì)比

區(qū)域內(nèi)景觀監(jiān)測(cè)實(shí)時(shí)性與BSI指標(biāo)保持反比變化關(guān)系。當(dāng)BSI指標(biāo)增大時(shí)，區(qū)域內(nèi)景觀監(jiān)測(cè)實(shí)時(shí)性減小，反之增大。應(yīng)用特殊方法，記錄實(shí)驗(yàn)組、對(duì)照組的BSI指標(biāo)變化情況，如圖4、圖5所示。

對(duì)比圖4、圖5可知，實(shí)驗(yàn)組BSI指標(biāo)隨監(jiān)測(cè)區(qū)域面積的變化基本保持平穩(wěn)的變化趨勢(shì)，最大值僅為39.48%。實(shí)驗(yàn)組監(jiān)測(cè)實(shí)時(shí)性曲線最大值為58.65%，最小值為41.73%，始終高于39.48%。對(duì)照組BSI指標(biāo)隨監(jiān)測(cè)區(qū)域面積的變化呈現(xiàn)增加趨勢(shì)，最大值達(dá)到69.77%，最小值為43.58%。對(duì)照組監(jiān)測(cè)實(shí)時(shí)性曲線最大值僅為27.36%，恒小于對(duì)照組BSI指標(biāo)。所以，可證明應(yīng)用基于圖像識(shí)別的山地城市綠色空間景觀生態(tài)破損區(qū)域?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)模型，確實(shí)可對(duì)區(qū)域內(nèi)景觀進(jìn)行更好的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。

4 結(jié) 語(yǔ)

基于圖像識(shí)別山地城市綠色空間景觀生態(tài)破損區(qū)域?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)模型的建立，為對(duì)區(qū)域內(nèi)景觀進(jìn)行更好實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、提升識(shí)別圖像清晰度，做出巨大貢獻(xiàn)。該模型與傳統(tǒng)模型相比，確實(shí)具備更高的實(shí)用性價(jià)值。

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