李芬

摘 要：為了有效解決目前獲得城市內(nèi)澇深度方法存在的問題，本研究采用遷移學習的方法對城市內(nèi)澇深度進行監(jiān)測。以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡為基礎，通過將提取的特征向量集和標注內(nèi)澇深度的數(shù)據(jù)集輸入LASSO模型中進行訓練，計算出城市內(nèi)澇深度。同時，以江西省南昌市近5年來內(nèi)澇圖片數(shù)據(jù)為例進行實證檢驗。結(jié)果顯示，該方法預測結(jié)果與真實的內(nèi)澇水位偏差較小，與實際內(nèi)澇發(fā)生情況的吻合程度較高。因此，該方法能有效識別城市內(nèi)澇的真實情況，對應對頻發(fā)的城市洪水災害問題具有重要意義。

關鍵詞：遷移學習;城市內(nèi)澇;卷積神經(jīng)網(wǎng)絡;圖像識別

中圖分類號：TP18;TU992 文獻標識碼：A 文章編號：1003-5168（2021）28-00-04

Abstract： In order to effectively solve the problems existing in the current methods of obtaining urban waterlogging depth， this study uses the migration learning method to monitor the urban waterlogging depth. Based on the convolution neural network， the urban waterlogging depth is calculated by inputting the extracted feature vector set and the data set labeled waterlogging depth into lasso model for training. At the same time， take the waterlogging picture data of Nanchang in recent 5 years as an example for empirical test. The results show that the deviation between the predicted results and the real waterlogging water level is small， and the coincidence degree with the actual waterlogging is high. Therefore， this method can effectively identify the real situation of urban waterlogging， and is of great significance to solve the problem of frequent urban flood disasters.

Keywords： transfer learning;urban waterlogging;convolutional neural network;image recognition

近年來，城市洪水已經(jīng)成為全球范圍內(nèi)最頻繁和最嚴重的城市災害之一。目前，城市洪水深度提取的方法主要有水位傳感器、遙感影像等。丁志國、秦玉忠、丁妙增、屠佳佳研究了水位傳感器對洪澇檢測的效果，結(jié)果顯示，由于水位傳感器費用較高，能夠檢測的內(nèi)澇點數(shù)量有限[1-4]，很難準確獲得覆蓋城市范圍的洪水深度。郭欣怡、張紅萍、路京選、徐宗學研究了遙感影像在城市內(nèi)澇監(jiān)測中的應用情況，結(jié)果顯示，基于衛(wèi)星的遙感圖像受云層和植被影響，分辨率往往較低且數(shù)據(jù)樣本有限[5-8]。因此，有必要研究其他潛在的數(shù)據(jù)來源。而從市民拍攝的一些圖像中提取城市洪水深度信息是一種有潛力且經(jīng)濟有效的方法，可以作為現(xiàn)有方法的補充。從圖像中提取城市內(nèi)澇深度信息可以定義為一項計算機視覺任務，處理流程與分類、目標檢測、分割等計算機視覺基本任務類似，提取圖像中的特征向量是處理流程中的關鍵步驟[9]。

遷移學習是一種機器學習方法，是把為任務A開發(fā)的模型作為初始點，重新使用在為任務B開發(fā)模型的過程中[10]。例如，利用遷移學習從衛(wèi)星圖像中提取特征向量，然后建立特征向量與缺陷值間的回歸模型。基于遷移學習得到的特征向量從圖像中提取城市洪水深度具有很大的潛力。筆者提出一種利用遷移學習從圖像中提取城市洪水深度信息的方法。

1 方法概述

基于遷移學習的城市洪水深度識別方法主要由訓練階段和測試階段組成，其過程如圖1所示。在訓練階段，將遷移學習模型作為特征提取器，從圖像中提取特征向量;然后，根據(jù)提取的特征向量和相應的觀測深度值訓練回歸模型。在測試階段，使用與訓練階段相同的遷移學習模型從測試集中提取特征向量，然后將這些特征向量輸入回歸模型，訓練回歸模型，計算城市內(nèi)澇深度。

2 內(nèi)澇深度的識別

為了對城市內(nèi)澇的深度進行識別，首先需要從訓練集或測試集中提取特征向量，將原始圖像轉(zhuǎn)換為高級抽象特征。然后，在訓練階段，將提取到的特征向量和實際標注的內(nèi)澇深度輸入回歸模型中進行訓練。之后，在測試階段，將得到的特征向量輸入經(jīng)過訓練的回歸模型中，計算圖片的內(nèi)澇深度。

2.1 訓練集中特征向量的提取

從訓練集或測試集中提取特征集（含特征向量的相應集合）需要經(jīng)過特征提取器，而本文用到的特征提取器為預先訓練好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（Convolutional Neural Networks，CNN）[11]。遷移學習方法首先使用此卷積神經(jīng)網(wǎng)絡來初始化網(wǎng)格參數(shù)，同時固定某些層的神經(jīng)元初始值，然后對大量的訓練集進行特征提取。本文中選用的Incepiton V3是一個基于ImageNet的預訓練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，從圖像中提取相關特征。

Incepiton V3的體系結(jié)構(gòu)如表1所示。首先將圖像調(diào)整為299×299像素，然后將調(diào)整后的圖像輸入Incepiton V3的第一層，通過特定的操作提取特征。接下來，每一層將前一層提取的特征作為輸入，得到更復雜的特征。在這些層的操作之后，Incepiton V3可以將原始圖像轉(zhuǎn)換為高級抽象特征，用于分類、歸類等。

首先固定層與層之間的權(quán)重，同時去掉最后一個全連接層（線性層）及Softmax層，然后將其余的部分固定作為特征提取器，那么最后結(jié)果輸出的是2 048維度的特征向量。最終從訓練集中得到的特征向量集是這個2 048維度的向量。

2.2 內(nèi)澇深度的計算

將利用Incepiton V3提取的特征向量集輸入套索算法（Least Absolute Shrinkage And Selection Operator，LASSO模型）中進行訓練[12]。該方法通過構(gòu)造一個懲罰函數(shù)得到一個較為精煉的模型，使其壓縮一些回歸系數(shù)，即強制系數(shù)絕對值之和小于某個固定值，它是一種處理具有復共線性數(shù)據(jù)的有偏估計方法。LASSO回歸模型更適合特征數(shù)大于樣本集這樣的場景。

LASSO回歸模型如式（1）所示：

式中：xi（i=1，2，...，n，其中，n為樣本數(shù)）表示特征;yi（i=1，2，...，n，其中，n為樣本數(shù)）表示預測量;β0表示截距;βj（j=1，2，...，p，其中，p為代表特征數(shù)）表示第j個特征的回歸系數(shù);γ是懲罰系數(shù)。LASSO回歸模型經(jīng)轉(zhuǎn)換后可由式（2）表示：

在本研究中，使用LASSO模型進行特征選擇。LASSO模型可以將一些特征的系數(shù)設為0來去除這些特征。通過調(diào)整特征系數(shù)，可以調(diào)整所選擇特征的個數(shù)。通常采用K-Fold交叉驗證方法獲得最優(yōu)的擬合值。首先，隨機打亂訓練集;其次，將訓練集分成5等分;然后，對于每次訓練過程，將其中4等分作為訓練集，剩余的1等分作為驗證集;最后，在5次迭代后，驗證集所產(chǎn)生結(jié)果的均值將作為模型性能的一次參考值，可以用式（3）表示：

整個過程如圖2所示。

在訓練階段，先用Incepiton V3得到的特征向量（作為X）和內(nèi)澇深度（作為Y）來訓練LASSO模型;在測試階段，將Incepiton V3得到的特征向量輸入經(jīng)過訓練的LASSO回歸模型中，計算圖片的內(nèi)澇深度。

3 研究案例

為了訓練和測試回歸，需要創(chuàng)建內(nèi)澇深度數(shù)據(jù)集，該數(shù)據(jù)集需要集合大量的內(nèi)澇深度數(shù)據(jù)，也可以手動對圖片進行標注。標注的數(shù)據(jù)又分為標注對象和標注環(huán)境。標注環(huán)境分為不同程度的內(nèi)澇雨天，且需要沒有降水的天氣圖片。標注對象應該包括一些參照物，如人行電線桿、防撞桶、欄桿、車輛等。通過比較參考對象在淹水期和非淹水期的高度，可以估算出淹水深度。

3.1 數(shù)據(jù)集

為了研究和評估該技術(shù)的可行性，采集了過去5年來南昌市內(nèi)澇的圖片，圖3和圖4是數(shù)據(jù)集的一部分。其中，圖3顯示的城市內(nèi)澇圖片中車為主要參照物，將其作為圖集1;

圖4顯示的城市內(nèi)澇圖片中人為主要參照物，將其作為圖集2。這些圖片的原始像素是1 280×720。Incepiton V3會將其轉(zhuǎn)換為299×299像素規(guī)格。每個圖片都標注了內(nèi)澇深度。

3.2 結(jié)果模擬

將所有圖片分成兩部分，即測試集和訓練集（含驗證集）。其中，測試集僅用于評估回歸模型的性能，不用于訓練和驗證;訓練集按照圖2所示的5次迭代訓練法進行訓練。采用LASSO回歸模型，對以上兩個圖集進行訓練，得到其對應的性能指標，如表2所示。

3.2.1 圖集1的內(nèi)澇深度預測。實驗組收集了85個樣本來訓練LASSO模型，同時使用20折交叉驗證的方法，最終得到的λ值是0.000 735，其中有效特征數(shù)為49個。在訓練階段，模型的R2和RMSE指標分為是0.94和0.015;在測試階段，對應的R2和RMSE分別為0.75和0.031。

圖5是圖集1真實樣本與預測值的結(jié)果。其中，實線部分為真實內(nèi)澇水位，圓點為訓練模型的預測結(jié)果，方點為測試模型的預測結(jié)果?？傮w來說，預測結(jié)果表現(xiàn)良好，符合預期。

3.2.2 圖像2的內(nèi)澇深度預測。對于圖像集2，收集了148個樣本來訓練LASSO模型，同樣使用20折來對其進行訓練，獲取的最佳λ為0.000 821，同時有42個特征被選中。在訓練過程中，對應的R2和RMSE分別為0.98和0.025;在測試階段，對應的R2和RMSE分別為0.98和0.033。

圖6是圖集2真實樣本與預測值的結(jié)果。其中，實線部分為真實內(nèi)澇水位，圓點為訓練模型的預測結(jié)果，方點為測試模型的預測結(jié)果。

表2數(shù)據(jù)及擬合圖（圖5、圖6）顯示，內(nèi)澇圖片中以車為主要參照物的場景采用該模型，其內(nèi)澇深度的觀測值同真值之間的偏差更小;而內(nèi)澇圖片中以人為主要參照物的場景，其預測結(jié)果與實際發(fā)生情況的吻合程度更高。

4 結(jié)語

通過以上案例可以發(fā)現(xiàn)，無論內(nèi)澇圖片中以車為主要參照物，還是以人為主要參照物，其對應的預測結(jié)果與真實內(nèi)澇水位均具有良好的匹配程度。因此，本文中提出的遷移學習的城市內(nèi)澇識別方法具有良好的內(nèi)澇識別效果，能有效解決目前獲得城市內(nèi)澇深度方法存在的問題。

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