人工智能在環(huán)境監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用分析

段玲玲 趙銘珊

摘要：隨著環(huán)境惡化帶來(lái)的溫室反應(yīng)、土壤沙化和鹽堿化等各種環(huán)境問(wèn)題的增多，人們終于意識(shí)到保護(hù)環(huán)境的重要性，并著手開(kāi)展保護(hù)環(huán)境的實(shí)際行動(dòng)。然而，將任重而道遠(yuǎn)的環(huán)境保護(hù)工作完全依托于人力，是很難獲取預(yù)期效果的，要想讓環(huán)境保護(hù)工作早見(jiàn)成效，就必須與時(shí)俱進(jìn)，將新型科學(xué)技術(shù)與設(shè)備儀器有效應(yīng)用于環(huán)保工作。因此，文章以人工智能在環(huán)境監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用為中心點(diǎn)，詳細(xì)展開(kāi)研究分析。

關(guān)鍵詞：人工智能;環(huán)境監(jiān)測(cè);傳感器

中圖分類(lèi)號(hào)：X831 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2095-672X（2020）10-0-02

DOI：10.16647/j.cnki.cn15-1369/X.2020.10.101

Abstract：With the increase of various environmental problems such as greenhouse reaction，soil desertification and salinization caused by environmental degradation，people finally realize the importance of protecting the environment and embark on practical actions to protect the environment.And Daoyuans environmental protection work is entirely dependent on manpower，and it is difficult to obtain the expected results.If environmental protection work is to achieve early results，it must keep pace with the times and effectively apply new scientific technologies，equipment and instruments to environmental protection work.Therefore，this article focuses on the application of artificial intelligence in environmental monitoring as a central point to carry out detailed research and analysis.

Key words：Artificial intelligence;Environmental monitoring;Sensors

1 大氣環(huán)境監(jiān)測(cè)人工智能平臺(tái)的搭建

在大氣環(huán)境監(jiān)測(cè)中應(yīng)用人工智能，合理創(chuàng)建人工智能大氣環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng)是重要的應(yīng)用途徑。整體的大氣環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，由具備傳感效果的感知層和承擔(dān)紐帶作用的網(wǎng)絡(luò)層以及進(jìn)行數(shù)據(jù)處理的應(yīng)用層三部分組成，下面就針對(duì)這三部分進(jìn)行一一介紹。

1.1 感知層

通俗地說(shuō)，感知層算是大氣環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的觸角，由于環(huán)境監(jiān)測(cè)有多種監(jiān)測(cè)內(nèi)容，因此感知層中有針對(duì)性地設(shè)置了多個(gè)種類(lèi)的傳感器，各種傳感器相互協(xié)作，針對(duì)監(jiān)測(cè)區(qū)域大氣中溫濕度、壓力以及懸浮物等進(jìn)行監(jiān)測(cè)。感知層屬于是受監(jiān)控區(qū)域布置的大量傳感節(jié)點(diǎn)組合形成的傳感網(wǎng)絡(luò)，每個(gè)傳感節(jié)點(diǎn)都具備無(wú)線(xiàn)通信功能，通過(guò)自組織方式構(gòu)成分布式智能化網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。在大氣環(huán)境監(jiān)測(cè)的感知層中，應(yīng)用了傳感器技術(shù)、無(wú)線(xiàn)通信技術(shù)等多種先進(jìn)技術(shù)，借助網(wǎng)絡(luò)層將監(jiān)測(cè)結(jié)果傳輸?shù)綉?yīng)用層，為工作人員對(duì)大氣環(huán)境的評(píng)判提供可靠依據(jù)。

1.2 網(wǎng)絡(luò)層

大氣環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)層屬于感知層與應(yīng)用層的傳輸媒介，網(wǎng)絡(luò)層中設(shè)有多個(gè)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)，各網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)相互連接組成強(qiáng)大的信息傳輸網(wǎng)絡(luò)，負(fù)責(zé)感知層和應(yīng)用層之間的數(shù)據(jù)信息傳遞。網(wǎng)絡(luò)層中具有多個(gè)不同的信息傳輸路徑，傳輸路徑由通信子網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)連接形成，感知層各種信息傳遞至網(wǎng)絡(luò)層的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)時(shí)，還需要合理選擇信息傳輸通道，在此過(guò)程中需要參考路由算法的性能指標(biāo)、通信子網(wǎng)構(gòu)成、路由算法利用方式以及網(wǎng)絡(luò)信息來(lái)源和具體的路由選擇策略。

1.3 應(yīng)用層

大氣環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中的應(yīng)用層，在整個(gè)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中的功用是分析處理感知層所收集的各項(xiàng)數(shù)據(jù)信息，并將處理結(jié)果以人們需要的方式進(jìn)行顯示。通常情況下，電腦是應(yīng)用層的主要信息顯示設(shè)備，工作人員根據(jù)應(yīng)用層顯示的各項(xiàng)信息了解和掌握受監(jiān)測(cè)區(qū)域的大氣環(huán)境條件，同時(shí)采取相應(yīng)的大氣環(huán)境治理措施，實(shí)現(xiàn)大氣環(huán)境監(jiān)測(cè)的最終目的。概括地說(shuō)，大氣環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的應(yīng)用層有兩個(gè)工作內(nèi)容，首先，管理和處理感知層采集的相關(guān)信息，而后將信息進(jìn)行展現(xiàn);其次，對(duì)經(jīng)過(guò)處理的各項(xiàng)信息進(jìn)行應(yīng)用，具體方式就是將所得數(shù)據(jù)信息融合到行業(yè)應(yīng)用中，提升應(yīng)用單位的智能化程度。以大氣中的臭氧監(jiān)測(cè)舉例說(shuō)明，在受監(jiān)測(cè)區(qū)域安設(shè)臭氧傳感器實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)臭氧濃度，在線(xiàn)監(jiān)測(cè)設(shè)備收集大氣中的臭氧數(shù)據(jù)，而后通過(guò)大氣環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)層將相關(guān)數(shù)據(jù)傳輸?shù)江h(huán)境監(jiān)測(cè)部門(mén)的電腦上，借助電腦的信息處理軟件分析和判斷所獲取的數(shù)據(jù)信息，進(jìn)而以信息處理結(jié)果為參考依據(jù)，有針對(duì)性地制定并執(zhí)行大氣治理方法。

2 水環(huán)境監(jiān)測(cè)人工智能平臺(tái)的搭建

水資源是人類(lèi)與其他各種生物的生存要素之一，目前，水環(huán)境污染已經(jīng)到了相當(dāng)嚴(yán)重的地步，水環(huán)境治理勢(shì)在必行，與大氣環(huán)境治理相同，水環(huán)境治理也需要首先進(jìn)行水質(zhì)監(jiān)測(cè)，而水環(huán)境監(jiān)測(cè)可以說(shuō)是水質(zhì)監(jiān)測(cè)的必選手段，利用水環(huán)境監(jiān)測(cè)可以檢測(cè)出水體中的污染物，了解和掌握水質(zhì)狀況，在此基礎(chǔ)上采取相應(yīng)的治理措施。水環(huán)境監(jiān)測(cè)的有效開(kāi)展，能夠通過(guò)對(duì)所得信息的分析，掌握水中污染物的來(lái)源以及分布狀態(tài)等。就當(dāng)前而言，各環(huán)境監(jiān)測(cè)單位通常會(huì)應(yīng)用化學(xué)法、光電法和衛(wèi)星影像等方式進(jìn)行水環(huán)境監(jiān)測(cè)，然而以上方式幾乎都有及時(shí)性不足、資金耗用量大等弊端，因此，存在監(jiān)測(cè)效果不盡如人意的問(wèn)題，在各行各業(yè)普遍應(yīng)用人工智能技術(shù)的新時(shí)代，水環(huán)境監(jiān)測(cè)也很有必要予以積極應(yīng)用，搭建一個(gè)合理的水環(huán)境監(jiān)測(cè)人工智能平臺(tái)。

2.1 平臺(tái)設(shè)計(jì)

要想搭建一個(gè)有效的水環(huán)境監(jiān)測(cè)人工智能平臺(tái)，首先就要嚴(yán)格按照平臺(tái)設(shè)計(jì)原則進(jìn)行設(shè)計(jì)，單獨(dú)設(shè)計(jì)每一個(gè)模塊，充分實(shí)現(xiàn)各模塊的相互獨(dú)立性，確保不會(huì)對(duì)后期的模塊升級(jí)形成妨礙。再者，還要保證模塊之間接口參數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)化和結(jié)構(gòu)化，促使各模塊可以毫無(wú)阻礙地相互調(diào)換，以便提高模塊在不同系統(tǒng)中的適用性。此外，最好選用通用的模塊組成構(gòu)件，為系統(tǒng)升級(jí)做好準(zhǔn)備。

2.2 平臺(tái)功能結(jié)構(gòu)和技術(shù)框架

在水環(huán)境監(jiān)測(cè)人工智能平臺(tái)的搭建中，要想有效彌補(bǔ)傳統(tǒng)監(jiān)測(cè)方式的缺陷，可以在水環(huán)境監(jiān)測(cè)中應(yīng)用GPU并行計(jì)算機(jī)技術(shù)和深度學(xué)習(xí)算法方式，合理連接智能設(shè)備，真正做到智能化水環(huán)境監(jiān)測(cè)。利用視頻監(jiān)控方式獲取水環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，再把所有數(shù)據(jù)傳送至云服務(wù)器，通過(guò)具體的數(shù)據(jù)分析實(shí)時(shí)掌握水環(huán)境的實(shí)際狀況。在水環(huán)境監(jiān)測(cè)中，將GPU圖像計(jì)算構(gòu)架和監(jiān)測(cè)系統(tǒng)有效連接在一起，可以促使水環(huán)境監(jiān)測(cè)的實(shí)時(shí)性得到提升，從而實(shí)現(xiàn)圖像處理算法的最佳效率。

2.3 核心算法參數(shù)配置

搭建水環(huán)境監(jiān)測(cè)人工智能平臺(tái)，需要借助調(diào)整模型、優(yōu)化算法以及更新權(quán)重和偏差參數(shù)促進(jìn)運(yùn)算效率的提升，應(yīng)用梯度下降法進(jìn)行卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，誤差函數(shù)對(duì)全部權(quán)值和偏置值的梯度則應(yīng)用誤差反向傳播進(jìn)行計(jì)算，確保計(jì)算結(jié)果的可靠性。再者，系統(tǒng)的設(shè)計(jì)算法同樣需要應(yīng)用梯度下降法訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。在水環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中，可以運(yùn)用交叉熵獲取卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的損失函數(shù)。

2.4 現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備及其內(nèi)部邏輯功能設(shè)計(jì)

在整體的水環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中，主要有兩部分應(yīng)用模塊，其一是載入模型結(jié)構(gòu)和參數(shù)，此處所說(shuō)的模型是在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能檢測(cè)算法訓(xùn)練完成后所存儲(chǔ)的文件，系統(tǒng)中的模型可以通過(guò)算法參數(shù)配置的區(qū)別進(jìn)行選擇;其二是通過(guò)智能檢測(cè)系統(tǒng)分析檢測(cè)產(chǎn)品圖像信息。只有利用深度學(xué)習(xí)框架Tensor Flow才能夠?qū)崿F(xiàn)以上兩項(xiàng)內(nèi)容。

邏輯分配模塊：后臺(tái)模塊和現(xiàn)場(chǎng)控制模塊將信息傳輸至邏輯分析模塊中，將所得信息借助模塊分析功能進(jìn)行分析處理過(guò)，最后進(jìn)行信息的合理分發(fā)。

現(xiàn)場(chǎng)控制：QT提供的現(xiàn)場(chǎng)控制界面中可以實(shí)時(shí)顯示系統(tǒng)具體運(yùn)行情況和返回的檢測(cè)結(jié)果，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行參數(shù)配置和模型推送等操作，有效控制智能檢測(cè)系統(tǒng)。此外，還可以對(duì)數(shù)據(jù)采集模塊和報(bào)警模塊進(jìn)行調(diào)度配置。進(jìn)行數(shù)據(jù)采集時(shí)，圖像信息的獲取往往是應(yīng)用工業(yè)相機(jī)進(jìn)行，而圖像采集參數(shù)則通過(guò)工業(yè)相機(jī)的SDK進(jìn)行控制。報(bào)警設(shè)備會(huì)在出現(xiàn)系統(tǒng)運(yùn)行故障，以及檢測(cè)系統(tǒng)零件出現(xiàn)問(wèn)題時(shí)會(huì)發(fā)出警報(bào)。

3 土壤環(huán)境監(jiān)測(cè)人工智能平臺(tái)的搭建

土壤環(huán)境監(jiān)測(cè)與其他環(huán)境監(jiān)測(cè)一樣，必須首先建立土壤環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，整體系統(tǒng)分為無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)和監(jiān)測(cè)中心兩個(gè)部分，在無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)中安設(shè)相關(guān)傳感器，傳感器節(jié)點(diǎn)以及路由節(jié)點(diǎn)和協(xié)調(diào)器節(jié)點(diǎn)互相串聯(lián)，散布在受監(jiān)測(cè)區(qū)域的各個(gè)角落，其中傳感器節(jié)點(diǎn)擔(dān)負(fù)著土壤各項(xiàng)信息的采集工作，路由節(jié)點(diǎn)是傳感器節(jié)點(diǎn)和協(xié)調(diào)器節(jié)點(diǎn)之間的信息通道，主管通信工作，而協(xié)調(diào)器節(jié)點(diǎn)則是負(fù)責(zé)將路由節(jié)點(diǎn)傳送的信息傳遞到土壤環(huán)境監(jiān)測(cè)中心，最后監(jiān)測(cè)人員根據(jù)各項(xiàng)土壤信息評(píng)估土壤具體狀態(tài)，并施行相應(yīng)的保護(hù)或者治理措施。

4 結(jié)語(yǔ)

通過(guò)以上論述，對(duì)環(huán)境監(jiān)測(cè)應(yīng)用人工智能的優(yōu)勢(shì)有了一定了解，所以說(shuō)，為了切實(shí)提高環(huán)境監(jiān)測(cè)效率，增強(qiáng)環(huán)境檢測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性與可靠性，推動(dòng)環(huán)保工作的有效進(jìn)行，將人工智能應(yīng)用于環(huán)境監(jiān)測(cè)是最明智的選擇。

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收稿日期：2020-08-01

作者簡(jiǎn)介：段玲玲（1983-），女，漢族，碩士研究生，工程師，研究方向?yàn)榄h(huán)境監(jiān)測(cè)工作。