深度学习技术在环保督查工作中的应用研究

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1、深度学习技术在环保督查工作中的应用研究林志茹云霞湖北联通政企客户事业部湖北移动互联网中心人类所接触的外界信息大约有80%属于视觉信息，是其最主要的信息来源。A标检测与跟踪是计算机视觉研宂领域的热门课题，它融合了图像处理、模式识别、人工智能、自动控制等许多领域的前沿技术，在智能交通系统、环保监测、危险源识别等诸多领域得到了广泛的应用［1］。而近些年兴起的深度学习在特征提取与模型拟合方面显示了其独特的潜力和优势，因此，基于深度学习的0标检测也就成为丫近年来理论和应用的研究热点，并丑已有一些研究关注深度学习在图像识别方而的应用。文章重点介绍了深度学习在环保督察领域的研宂方向和应用场景，包括

2、图像目标识别、状态特征提取、目标判定和智能分析，并对相关识别方法和状态特征提取进行了描述，分析了传统方式下环保督察中存在的问题，指出了深度学习在环保督察领域中的作用，提出对疲的技术解决方案，并指出了改进的方向。关键词：人工智能;深度学习；环保督察;视频监控;0引言深度学习始于神经网络的研宄，可理解为深层次的神经网络，通过它可以获得深层次的特征表示，免除人工选取特征的繁复冗杂和高维数据的维度灾难问题。自然界的一切图像都是连续变化的模拟图像，日常生活中，图像里某些特定的目标才是我们比较关心的，例如在军事禁区、工厂中的危险场所里面可疑的行人、夏收/秋收中焚烧的秸秆、危险环境中的行人等。因此

3、，目标检测成为图像处理和计算机视觉学科的重要分支，智能分析也就成为Y近年来理论和应用的研宄热点。它的目的就是快速准确地分析出阁像中的特定目标。本文针对环保督察中常见的两种应用场景，提出技术解决方案。1智能分析总体设计系统云端化:为充分利用运营商现有的云计算资源，整合政务云应用，为环保用户提供一站式管理支撑服务。设备标准化:所有视频监控设备均需遵从国标规范XZil，在智能分析系统和视频监控系统对接吋，采用规范标准接u实现，从而更好兼容不同品牌、型号设备。能力开放化:视频监控系统和智能分析系统的设计，既相互关联，又保持逻辑独立。从而在系统的各个层级上为能力开放化奠定基础。例如，视频监控平

4、台的云台控制能力、媒体流分流能力、存储能力等可以被不同系统调用，并保证数据的一致性和完整性。智能分析系统中，不同的0标分析能力应模块化封装，并提供第三方调用接口，便于其他业务管理系统的能力整合。维护专业化:设备维护能力和信息安全保障在政务系统中尤为重要。实施过程中,通过严格的法规、有效的管理、严密的组织、先进的技术等多方面措施确保系统和数据流传输的安全。与独立建设私有政务云相比，运营商的具有更多的资源优势和服务优势。2深度学习技术应用研宄人工智能(ArtificialIntelligence),从1956年达特茅斯会议被正式提出，至今几起几落已发展了60年。而基于人工祌经网络的深度学

5、习技术如今则成为机器学习和人工智能领域的重要技术手段。在2006年以前，试图训练深度网络的尝试都没有能成功。2006年，由Geoffreyllinton等人提出深度置信网络(DeepBeliefNetworks)££取得了突破性进展;随后关于深度学习的研宄逐渐深入[5-6],发展至今，深度学习已经成为自然语言处理、图像/视频分析、大数据分析等领域的主流技术方法。本文通过深度学＞』技术在环保督察领域的应用研究，在运营商现有的视频监控平台棊础上，进一步提供智能化分析服务，并整合政务云资源，为环保督察的智能化管理提供技术手段。:查业务需求分析为进一步提高环保督査工作监管效率，我们以以下两个

6、典型应用场景为切入点，来研允深度学习技术应用的可行性。3.1大气监控点管理为了杜绝环境监测数据造假案的发生，2017年6月，国家环保部指出：将加快推进环境监测体制改革，按照“谁考核、谁监测”的原则，完成国控环境监测站点监测事权上收，从体制上保障监测数据免受行政干预。除了加快推进环境监测体制改革以外，环保部还将规范W控环境空气监测站点的运行维护，并强化监管。同时将逐步实现所有国控站点内外安装视频监控系统，在采样平台设置警示标志、加强防护措施，通过技术手段堵塞漏洞，降低人为干扰监测数据风险。根据以上要求，在国控空气监测站点部署视频监控的主要A的是防止人为干扰、破坏、损毁空气监测点的设施，

7、从而保障数据采集的真实性。那么在视频监控场景中，如果有人为破坏企图，对应地，首先会有人员或者车辆接近、逗留。因此，空气监测站点的人为破坏预警可以转化为以下需求:一定视频监控区域内的人员、车辆入侵分析，并通过逗留吋间的数学模型建立，实现智能监管。3.2厂矿企业停复工管理在环保督查工作中，如果遇到企业有污染环境问题，环保部门会做出停业整顿的整改措施。处于停产整顿状态的企业，只有在整改结朿后并通过相关专家参加的综合验收，才可以恢复生产。然而在现实中，会冇少部分企