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TECHNOLOGYANDINFORMATION信息化技术应用

浅谈人工智能在环境工程中的应用

马思远

中国华电科工集团有限公司 北京 100071

摘 要 当今的人工智能不断发展，技术理论不断创新，应用范围不断扩大。计算机视觉以及机器学习对环境工程

目前的发展的推动作用比较明显。本文将从环境工程角度出发，基于人工智能的计算机视觉和机器学习两个技术核

心的应用，探索研究人工智能及其相关融合技术在环境工程领域中的创新应用。

关键词 人工智能；环境工程；计算机视觉；机器学习；神经网络

随着我国城市化进程的不断加快以及生活物质水平的稳步通过从BSV和TSV各自的公共API，请求获取大量的街景图像[4]

。

提高，大气、水、土壤污染等城市环境问题日益突出，仅仅靠人街景图像覆盖面广，数据采集成本低，为城市环境评价研究提供

力监测、治理环境问题已不能满足当前发展需求。为了更好地满了超大样本数据源。与单纯的用现场观测采集到的数据相比较，

足人民群众对优美生态环境的需求，实现环境与经济协调发展，分析街景图像用于评价城市环境是一种效率更高的方法，且可实

国家逐步加大环境保护力度，相继出台《“互联网”+绿色生态现超大规模空间范围的城市环境评价，而且不同空间、不同时间

三年行动实施方案》《生态环境大数据建设总体方案》《关于深的街景数据也可以通过比较结果来进行科学研究。

化环境监测改革提高环境监测数据质量的意见》，加快推动大数目前，计算机视觉在机器学习与高性能计算帮助下，使快

据、互联网、物联网等新一代信息技术在环境治理、污染防治等速、准确的处理海量的图像数据以及提取有用信息成为可能。

工作中的应用，“智能+环保”也因此应运而生[1]基于人工智能技术的发展，环境工程研究领域内的超大范围时

。

人工智能的技术核心分为计算机视觉、机器学习、自然语空图像处理及物理特征提取和图形化表达等新方法利用，可以

言处理、语音识别等方面[2]为环境工程领域内的一些问题提供新的研究思路。

。其中，计算机视觉以及机器学习

方向，由于其技术特点，对环境工程目前的发展推动作用比较

2  机器学习在环境工程中的应用

明显。本文将从生态环保角度出发，基于人工智能的计算机视

机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、

觉和机器学习两个技术核心的应用，探索研究人工智能及其相

逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算

关融合技术在环境工程领域的创新应用。

机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，

1  计算机视觉在环境工程中的应用重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工

人类认知世界绝大部分信息来源渠道是通过视觉来实现智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径。机器学习中需

的。计算机视觉分五大技术：图像分类、对象检测、目标跟要解决的最重要的4类问题是预测、聚类、分类和降维。机器

踪、语义分割和实例分割。发展计算机视觉的目标，是想让计学习的特征是随着训练样本的不断增多，其模型输出也愈发准

算机能够像人一样通过“视觉+认知”来认识人类世界。目前计确，类似于人类个体自然成长的学习认知过程。

算机视觉技术领域中，应用最广的是人脸识别和图像识别。神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称神经