尹小文

（中水三立數(shù)據(jù)技術(shù)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(dāng)今社會(huì)高度關(guān)注的話題。作為生命之源、生產(chǎn)之要、生態(tài)之基，水具有極其關(guān)鍵的戰(zhàn)略作用[1]。目前，全球的水資源形勢(shì)都不容樂(lè)觀。在這種背景下，需加大相應(yīng)的水資源的保護(hù)力度，不斷推動(dòng)水利行業(yè)的轉(zhuǎn)型，以及相關(guān)的政策出臺(tái)。我國(guó)對(duì)水利工程的建設(shè)，一直以來(lái)都十分重視，經(jīng)過(guò)不懈努力，多年發(fā)展，取得了非常矚目的成就。但由于機(jī)理復(fù)雜的水文事件成因等，目前需要使用創(chuàng)新的思路去解決相關(guān)的水治理問(wèn)題，不斷提升傳統(tǒng)的水治理方案。

基于我國(guó)國(guó)情,城市社區(qū)依然是老年人居住的主要場(chǎng)所,社區(qū)居家養(yǎng)老是我國(guó)養(yǎng)老的主流,因此,研究在社區(qū)養(yǎng)老設(shè)施的基礎(chǔ)上引入醫(yī)療服務(wù)功能,具有較大的實(shí)踐意義．社區(qū)中醫(yī)養(yǎng)結(jié)合的實(shí)現(xiàn),重點(diǎn)在如何解決引入醫(yī)的問(wèn)題,醫(yī)比養(yǎng)的服務(wù)更專業(yè),醫(yī)只能依靠專業(yè)醫(yī)療機(jī)構(gòu)、醫(yī)務(wù)人員的提供．鑒于目前醫(yī)療資源的緊缺,筆者認(rèn)為醫(yī)養(yǎng)結(jié)合需要通過(guò)下列3種途徑來(lái)實(shí)現(xiàn):一是通過(guò)整合利用社區(qū)醫(yī)療資源如社區(qū)醫(yī)院、診所、醫(yī)療服務(wù)中心等醫(yī)療服務(wù)功能;二是依托周邊社區(qū)醫(yī)院或大型綜合醫(yī)院，通過(guò)依托、引入等方式獲取醫(yī)療服務(wù);三是通過(guò)與綜合醫(yī)院或?qū)I(yè)性醫(yī)院合作等途徑獲取醫(yī)療支持或幫助來(lái)實(shí)現(xiàn)．

基于深度學(xué)習(xí)圖像識(shí)別技術(shù)，智慧水利中的相關(guān)目標(biāo)檢測(cè)應(yīng)用得到了很好的發(fā)展。應(yīng)用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，來(lái)對(duì)目標(biāo)任務(wù)進(jìn)行圖像識(shí)別操作，直觀便捷，易于操作，使用戶更容易對(duì)該區(qū)域的情況進(jìn)行監(jiān)測(cè)和及時(shí)分析，在水利工程建設(shè)過(guò)程中起到了重要的作用。在深度學(xué)習(xí)圖像識(shí)別技術(shù)已成為各行業(yè)研究熱點(diǎn)的背景下，AI 智能圖像識(shí)別將智慧水利中有價(jià)值信息進(jìn)行呈現(xiàn)，相關(guān)工程把控實(shí)現(xiàn)直觀、有效。

本文首先介紹了深度學(xué)習(xí)圖像識(shí)別相關(guān)知識(shí)，然后研究了AI 智能圖像識(shí)別在智慧水利中的河湖漂浮物檢測(cè)方向的實(shí)際應(yīng)用，基于河湖漂浮物的特性，設(shè)計(jì)了一種優(yōu)化的AI 智能圖像識(shí)別模型，提高了對(duì)河湖漂浮物的實(shí)時(shí)監(jiān)控的識(shí)別率。不僅僅提升了智慧水利中對(duì)水資源監(jiān)管的應(yīng)急處置能力，也對(duì)促進(jìn)AI 圖像識(shí)別技術(shù)與智慧水利實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景的進(jìn)一步結(jié)合有重要意義。

1 研究現(xiàn)狀

關(guān)于AI 人工智能在智慧水利當(dāng)前研究現(xiàn)狀。廖曉玉[2]提出了整合構(gòu)建松遼流域重點(diǎn)工程調(diào)度規(guī)則庫(kù)、預(yù)案庫(kù)，基于AI 學(xué)習(xí)算法構(gòu)建AI 知識(shí)圖譜，構(gòu)建松遼知識(shí)平臺(tái)。樊榮[3]提出了打造以物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、AI 智能算法為核心的安防產(chǎn)品，通過(guò)采用先進(jìn)的AI 視覺(jué)智能水位分析、流速流量分析來(lái)實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)AI 智能監(jiān)測(cè)。甄世森[4]詳細(xì)介紹了依托AI 大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、地理信息系統(tǒng)等新一代信息技術(shù)搭建的智慧化平臺(tái)，來(lái)實(shí)現(xiàn)域內(nèi)水利工程的動(dòng)態(tài)監(jiān)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(shù)，融合數(shù)據(jù)采集分析、數(shù)據(jù)傳輸處理，來(lái)完成決策部署，信息反饋等任務(wù)。

2 技術(shù)簡(jiǎn)介

2.1 智慧水利簡(jiǎn)介

智慧水利是指利用物聯(lián)網(wǎng)（IoT）、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、人工智能等新一代信息技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)水利對(duì)象及活動(dòng)的透徹感知和全面互聯(lián)，為水利業(yè)務(wù)的各個(gè)領(lǐng)域提供精細(xì)化管理。

河湖漂浮物檢測(cè)是智慧水利中相當(dāng)重要的研究?jī)?nèi)容。本節(jié)研究AI 智能圖像識(shí)別在河湖漂浮物檢測(cè)中的應(yīng)用，并且針對(duì)河湖漂浮物的特性優(yōu)化AI 檢測(cè)模型，提高對(duì)河湖漂浮物檢測(cè)的準(zhǔn)確率。

2.2 AI 簡(jiǎn)介

首先，通過(guò)前端視頻監(jiān)控點(diǎn)實(shí)時(shí)傳輸重要江河湖泊等視頻圖像信息，然后針對(duì)水面漂浮的生活垃圾、綠藻或者其他污染物等，設(shè)計(jì)相應(yīng)的AI 圖像檢測(cè)模型，得到實(shí)時(shí)的漂浮物識(shí)別監(jiān)控視頻流，并記錄相應(yīng)的識(shí)別結(jié)果信息，后續(xù)實(shí)現(xiàn)視頻實(shí)時(shí)監(jiān)控和報(bào)警上報(bào)等功能。

理論結(jié)合實(shí)驗(yàn)教學(xué) 專業(yè)實(shí)驗(yàn)室一般是面向相關(guān)專業(yè)的大三學(xué)生使用，受眾面較窄，開(kāi)放程度小，利用率較低?？煽紤]面向其他專業(yè)學(xué)生開(kāi)設(shè)理論加實(shí)驗(yàn)型選修課，即設(shè)定某一方向?qū)嶒?yàn)內(nèi)容，先開(kāi)展一定學(xué)時(shí)的理論學(xué)習(xí)，再開(kāi)展相關(guān)實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目，一方面可提高專業(yè)實(shí)驗(yàn)室的開(kāi)放性及利用率，另一方面給學(xué)生提供更多的跨專業(yè)學(xué)習(xí)空間。

用戶檢索后，進(jìn)入二級(jí)目錄，網(wǎng)頁(yè)左側(cè)為數(shù)據(jù)庫(kù)分類，右側(cè)為該數(shù)據(jù)庫(kù)中包含的檢索結(jié)果，此種設(shè)計(jì)可提高用戶的檢索效率，如圖3所示。

3 AI 智能圖像識(shí)別在河湖漂浮物檢測(cè)中的應(yīng)用研究

企業(yè)會(huì)計(jì)成本核算工作中，會(huì)計(jì)管理人員應(yīng)要求成本核算會(huì)計(jì)人員掌握更加先進(jìn)的核算方式，不能夠僅是依靠傳統(tǒng)的兩種核算方式，應(yīng)進(jìn)行繼續(xù)學(xué)習(xí)，以此提升自身專業(yè)水平，為企業(yè)的發(fā)展做出貢獻(xiàn)。企業(yè)成本核算會(huì)計(jì)人員應(yīng)了解現(xiàn)階段，我國(guó)成本核算方式大約分為三種，除經(jīng)常使用的品種法和分布法外，還應(yīng)了解分批法的使用，按照企業(yè)產(chǎn)品的批別作為單位，以此進(jìn)行成本計(jì)算，此種方式能夠應(yīng)用于小批量生產(chǎn)的企業(yè)中，與其他兩種成本核算方式相比，對(duì)小批量生產(chǎn)的企業(yè)來(lái)說(shuō)，成本核算的準(zhǔn)確率更高。因此，企業(yè)會(huì)計(jì)成本核算應(yīng)根據(jù)企業(yè)生產(chǎn)的規(guī)模選擇合適的成本核算方式，以此促進(jìn)企業(yè)進(jìn)步。

AI 是人工智能（Artificial Intelligence）的英文縮寫(xiě)，它是研究、開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門(mén)新的科學(xué)技術(shù)。AI 的學(xué)習(xí)能力就是利用交叉的學(xué)科去模仿人的能力來(lái)完成目標(biāo)功能的開(kāi)發(fā)，并且在部分領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)超越人的能力。

在智慧水利項(xiàng)目的具體應(yīng)用上，基于AI 圖像識(shí)別領(lǐng)域經(jīng)典、優(yōu)秀的深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)，得到解決實(shí)際項(xiàng)目需求的AI 智能圖像識(shí)別模型。

3.1 數(shù)據(jù)處理

針對(duì)源SSD 圖像檢測(cè)模型的結(jié)構(gòu)對(duì)河湖上小型漂浮物識(shí)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(lái)進(jìn)行算法調(diào)優(yōu)。使用新的HHYH 模型結(jié)構(gòu)替換源SSD 模型中部分網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，如圖1 所示。并且進(jìn)行超參數(shù)調(diào)優(yōu)，繼續(xù)提高對(duì)河湖漂浮物的識(shí)別率。

3.2 模型構(gòu)建

使用改進(jìn)前和改進(jìn)后的SSD 圖像檢測(cè)模型針對(duì)河湖漂浮物數(shù)據(jù)集進(jìn)行深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練，將訓(xùn)練后兩種模型在河湖漂浮物的測(cè)試集上進(jìn)行對(duì)比檢測(cè)實(shí)驗(yàn)，觀察模型優(yōu)化后的識(shí)別效果。

3.3 模型優(yōu)化

模型研究基于大量的目標(biāo)數(shù)據(jù)集。首先需要收集目標(biāo)的圖像數(shù)據(jù)集，然后針對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)擴(kuò)增，最后人工標(biāo)注。將數(shù)據(jù)集分成訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集。本次研究中的河湖漂浮物圖像數(shù)據(jù)集達(dá)到了5000 張，并且使用了包括翻轉(zhuǎn)、縮放等方式的數(shù)據(jù)擴(kuò)增。

圖1 模型優(yōu)化結(jié)構(gòu)HHYH 示意圖

3.4 優(yōu)化結(jié)果

本研究使用Windows10 專業(yè)版，基于Tensor Flow運(yùn)行庫(kù)的keras 框架（2.2.4 版本），12GB 的GTX3060顯卡和Intel Coreii7-10700KCPU。使用預(yù)訓(xùn)練的SSD300 圖像檢測(cè)模型來(lái)進(jìn)行優(yōu)化訓(xùn)練。

通過(guò)觀察，優(yōu)化后AI 圖像識(shí)別模型對(duì)河湖漂浮物的識(shí)別率有顯著提高，說(shuō)明優(yōu)化后的AI 模型可以達(dá)到實(shí)際應(yīng)用的地步，這對(duì)于提升水資源調(diào)度、監(jiān)管能力具有重要意義。

4 當(dāng)前挑戰(zhàn)及未來(lái)研究方向

在當(dāng)前智慧水利的應(yīng)用中，基于AI 的智能圖像識(shí)別還存在很多待解決的問(wèn)題，例如：缺乏全面感知能力，存在網(wǎng)絡(luò)異構(gòu)問(wèn)題，ML 智能算法缺少物理機(jī)理解釋等。

針對(duì)目前存在的問(wèn)題和挑戰(zhàn)，提出了未來(lái)研究發(fā)展方向：

2014年廈門(mén)市基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)就診人次比2013年增長(zhǎng)43.6%，管理前后血糖、糖化血紅蛋白的達(dá)標(biāo)率大幅提高，醫(yī)療費(fèi)用開(kāi)支降低50%以上，患者自我管理能力大幅提高。廈門(mén)市政策的支持：突破基本藥物制度，針對(duì)糖尿病制定專門(mén)的醫(yī)保支付政策，限制三級(jí)醫(yī)院用藥天數(shù)，倒逼到基層醫(yī)院就診開(kāi)藥等。區(qū)域醫(yī)療信息平臺(tái)的建立使患者健康信息互聯(lián)互通，有力支撐了三師共管技術(shù)共享[7]。

其次是在運(yùn)營(yíng)層面發(fā)力。企業(yè)要持續(xù)為市場(chǎng)提供高質(zhì)量的產(chǎn)品和服務(wù)，并不斷根據(jù)環(huán)境的變化提供越來(lái)越好的用戶體驗(yàn)。這是實(shí)際產(chǎn)品質(zhì)量與企業(yè)的品牌定位無(wú)縫對(duì)接的過(guò)程，因?yàn)橛脩敉ㄟ^(guò)實(shí)際的產(chǎn)品以及具體服務(wù)來(lái)感知和判斷產(chǎn)品價(jià)值，從而形成自己對(duì)于相應(yīng)企業(yè)產(chǎn)品的品牌定位。企業(yè)要清楚，真正在用戶的實(shí)際消費(fèi)行為中起決定作用的，是用戶實(shí)際的品牌感知。因此，對(duì)企業(yè)而言，實(shí)現(xiàn)無(wú)形的品牌價(jià)值與實(shí)際產(chǎn)品的有效對(duì)接，是企業(yè)在自身品牌建設(shè)過(guò)程中的重要環(huán)節(jié)。

（1）加強(qiáng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。通過(guò)建立感知網(wǎng)絡(luò)體系，保障水利感知數(shù)據(jù)的無(wú)阻礙傳輸。針對(duì)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，建立大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)服務(wù)器和計(jì)算平臺(tái)，為AI 智能圖像在水利項(xiàng)目上的順利運(yùn)行提供存儲(chǔ)支持和算力保障。

（2）賦予ML 可解釋性。設(shè)立評(píng)價(jià)指標(biāo)，構(gòu)建可知方法，結(jié)合物理分析機(jī)理，在具體案例的依托下，不斷優(yōu)化ML 模型的可解釋性。

（3）提高構(gòu)建可視化能力。利用數(shù)字孿生技術(shù)，基于可靠的算法模型，在計(jì)算機(jī)虛擬世界對(duì)現(xiàn)實(shí)環(huán)境進(jìn)行映射，構(gòu)建一個(gè)水利數(shù)字世界，使用GIS，BIM 等來(lái)建立三維模擬影像，用來(lái)指導(dǎo)現(xiàn)實(shí)中的水利決策，提供生動(dòng)形象的決策輔助。

5 總結(jié)

本文基于AI 智能圖像識(shí)別技術(shù)，介紹了AI 相關(guān)技術(shù)背景，研究了AI 智能圖像識(shí)別在河湖漂浮物檢測(cè)方向的實(shí)際應(yīng)用，基于河湖漂浮物的特性對(duì)AI檢測(cè)模型進(jìn)行了優(yōu)化，以達(dá)到實(shí)際應(yīng)用的地步。本文設(shè)計(jì)的AI 智能圖像識(shí)別模型，實(shí)現(xiàn)了河湖漂浮物的實(shí)時(shí)監(jiān)控，提升了水資源監(jiān)管的應(yīng)急處置能力，這對(duì)于加強(qiáng)信息化技術(shù)和水利業(yè)務(wù)深度融合、促進(jìn)實(shí)踐成果轉(zhuǎn)化具有重要意義■