李 濤，徐 高，梁思涵，李英睿，王 敏，李 冰

（1.黃河水利委員會(huì) 黃河水利科學(xué)研究院，河南 鄭州 450003；2.蕪湖水務(wù)局，安徽 蕪湖 241000）

1 引 言

隨著科技的快速發(fā)展，人工智能技術(shù)已受到人們的廣泛關(guān)注，人工智能技術(shù)、空間技術(shù)以及原子能技術(shù)被譽(yù)為20世紀(jì)三大科學(xué)技術(shù)成就。人工智能是指用人工方法使機(jī)器（計(jì)算機(jī)）實(shí)現(xiàn)智能化處理問(wèn)題、決策等，涉及計(jì)算機(jī)科學(xué)、控制論和信息論等多個(gè)領(lǐng)域。圖像識(shí)別是人工智能的關(guān)鍵技術(shù)之一，已被廣泛應(yīng)用于各個(gè)行業(yè)，水利數(shù)字化、智能化的發(fā)展離不開人工智能圖像識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用。圖像識(shí)別是指利用計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行處理、分析和理解，以識(shí)別不同模式的目標(biāo)和對(duì)象。在水利行業(yè)中圖像識(shí)別可應(yīng)用于河道流速測(cè)量、遙感水體識(shí)別、水位監(jiān)測(cè)和三維預(yù)測(cè)等，實(shí)現(xiàn)水利工程安全運(yùn)行和監(jiān)測(cè)以及應(yīng)對(duì)突發(fā)水事件的自動(dòng)化精準(zhǔn)識(shí)別，協(xié)助防汛減災(zāi)、水資源管理與調(diào)度、水資源保護(hù)以及流域規(guī)劃等。本文對(duì)傳統(tǒng)的圖像識(shí)別技術(shù)和引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的圖像識(shí)別技術(shù)進(jìn)行介紹，并對(duì)各技術(shù)的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行比較，總結(jié)人工智能圖像識(shí)別技術(shù)在水利行業(yè)的應(yīng)用并提出未來(lái)發(fā)展方向。

2 圖像識(shí)別技術(shù)

圖像識(shí)別研究始于20世紀(jì)40年代，當(dāng)時(shí)技術(shù)有限、硬件設(shè)施不完善，圖像識(shí)別研究并未取得有效進(jìn)展［1］。圖像識(shí)別的發(fā)展過(guò)程整體分為文字識(shí)別階段、數(shù)字圖像處理與識(shí)別階段、物體三維識(shí)別階段。文字識(shí)別研究始于20世紀(jì)50年代，主要識(shí)別文本類型數(shù)據(jù)（字母、數(shù)字和符號(hào)），識(shí)別范圍從印刷文字拓展至手寫文字。數(shù)字圖像處理與識(shí)別研究始于1965年，與傳統(tǒng)模擬圖像相比，數(shù)字模擬圖像中數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和傳輸更加便捷安全，不易失真。近年來(lái)隨著人工智能的興起和發(fā)展，相關(guān)學(xué)者開始著重研究物體三維識(shí)別，即以數(shù)字圖像處理與識(shí)別為基礎(chǔ)，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法對(duì)圖像進(jìn)行識(shí)別。

圖像識(shí)別過(guò)程主要包括信息獲取、信息預(yù)處理、特征抽取和選擇、分類器設(shè)計(jì)和分類決策4個(gè)步驟。信息獲取主要通過(guò)傳感器把聲音、光等信息轉(zhuǎn)換為電信號(hào)，即獲取識(shí)別對(duì)象的基本信息后將其轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)可識(shí)別的信息。信息預(yù)處理主要采用去噪、變換、平滑等方式對(duì)圖像進(jìn)行處理。特征抽取和選擇需要對(duì)圖像多種類的特征進(jìn)行識(shí)別，通過(guò)一定方式分離特征并提取有價(jià)值的特征。分類器設(shè)計(jì)和分類決策主要通過(guò)制定識(shí)別規(guī)則使訓(xùn)練識(shí)別后的同組圖像具有共同特征，并不斷調(diào)整識(shí)別規(guī)則來(lái)提高圖像識(shí)別率。

2.1 傳統(tǒng)圖像識(shí)別技術(shù)

2.1.1 統(tǒng)計(jì)法

基于統(tǒng)計(jì)法的圖像識(shí)別以數(shù)學(xué)決策理論為基礎(chǔ)，先將圖像數(shù)字化表示，再建立統(tǒng)計(jì)識(shí)別模型，根據(jù)模型對(duì)圖像進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，得到圖像的不同特征，最后通過(guò)選取精準(zhǔn)特征對(duì)圖像進(jìn)行分類。常用的圖像統(tǒng)計(jì)識(shí)別模型有貝葉斯模型和馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)模型，其中貝葉斯模型可用于橋梁數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)［2］和雨霧天氣的自動(dòng)識(shí)別［3］，該模型能處理小規(guī)模數(shù)據(jù)的多個(gè)分類任務(wù)，對(duì)缺失數(shù)據(jù)不敏感，算法比較簡(jiǎn)單，但需要知道先驗(yàn)概率，先驗(yàn)概率多受限于假設(shè)和概率密度。統(tǒng)計(jì)法不能識(shí)別圖像空間結(jié)構(gòu)關(guān)系，當(dāng)圖像復(fù)雜、類別多時(shí)對(duì)圖像特征提取困難，難以實(shí)現(xiàn)圖像分類，因此該方法無(wú)法適用于主要表現(xiàn)特征為指紋、染色體等的圖像。

2.1.2 句法識(shí)別法

句法識(shí)別法采用語(yǔ)言學(xué)的句法層次結(jié)構(gòu)，對(duì)句子或短語(yǔ)結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析，以確定構(gòu)成句子的各個(gè)詞、短語(yǔ)間的相互關(guān)系及其在句子中的作用，并用層次結(jié)構(gòu)表達(dá)這些關(guān)系。針對(duì)圖像識(shí)別，句法識(shí)別法將復(fù)雜圖像分解為單層或多層的簡(jiǎn)單子圖像，突出其空間結(jié)構(gòu)關(guān)系。該方法不僅能夠?qū)D像進(jìn)行識(shí)別分類，還可用于物體結(jié)構(gòu)和景物的識(shí)別，但是較大的圖像噪聲和干擾會(huì)影響句法識(shí)別過(guò)程中子圖像的抽取，導(dǎo)致誤判率提高，分類識(shí)別精度降低。

2.1.3 幾何變換法

拍攝物體與相機(jī)不平行時(shí)會(huì)使得到的圖像發(fā)生幾何畸變，須通過(guò)幾何變換（平移、旋轉(zhuǎn)和縮放）校正畸變圖像，以更好地進(jìn)行圖像識(shí)別?；舴蜃儞Q法是幾何變換法中的典型方法，該方法能夠快速匹配圖像形狀，通過(guò)提取直線、圓等邊界將圖像中給定形狀曲線上的所有點(diǎn)變換到霍夫空間并形成峰點(diǎn)，可用于有缺損形狀的檢測(cè)?；舴蜃儞Q法具有較強(qiáng)的抗干擾能力，對(duì)圖像中殘缺直線、噪聲以及其他共存的非直線結(jié)構(gòu)不敏感，但其算法的時(shí)間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度較高，只能確定直線方向，容易丟失線段的長(zhǎng)度信息。

2.2 引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的圖像識(shí)別技術(shù)

傳統(tǒng)圖像識(shí)別技術(shù)以淺層次結(jié)構(gòu)模型為主，需要對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理，使圖像的大小和灰度保持統(tǒng)一，但會(huì)導(dǎo)致圖像識(shí)別的準(zhǔn)確率降低［4］?；诖耍鄶?shù)學(xué)者開始研究更深層次的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型，使模型具有自主提取圖像特征的能力，減少人為干預(yù)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法應(yīng)運(yùn)而生。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是一種模擬動(dòng)物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行為特征、分布式并行處理信息的算法數(shù)學(xué)模型，包括深度置信網(wǎng)絡(luò)（DBN）、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）和圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GCN）等。

2.2.1 深度置信網(wǎng)絡(luò)

深度置信網(wǎng)絡(luò)由多個(gè)受限玻爾茲曼機(jī)（RBM）和一層有監(jiān)督的分類器堆疊構(gòu)成，結(jié)合了有監(jiān)督學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)［5］。深度置信網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)過(guò)程分為兩個(gè)階段：第一階段是逐層訓(xùn)練，把前一層RBM的輸出作為下一層RBM的輸入；第二階段是通過(guò)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法或支持向量機(jī)微調(diào)參數(shù)使全局最優(yōu)，即輸出的識(shí)別結(jié)果在所有結(jié)果中準(zhǔn)確度最高［1］。深度置信網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)見(jiàn)圖1（Xi為輸入子塊，Yi為輸出結(jié)果）。

圖1 深度置信網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

深度置信網(wǎng)絡(luò)通過(guò)組合低層特征形成更抽象的高層特征，即使積累多層，通過(guò)微調(diào)參數(shù)仍能得到全局最優(yōu)解，有效解決梯度消失問(wèn)題，但其沒(méi)有考慮圖像的二維結(jié)構(gòu)信息與變量的時(shí)間聯(lián)系，卷積深度置信網(wǎng)絡(luò)和堆疊時(shí)間限制玻爾茲曼機(jī)可以解決這些問(wèn)題。

2.2.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種包含卷積計(jì)算且有深度結(jié)構(gòu)的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以進(jìn)行有監(jiān)督學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)，包括輸入層、隱含層和輸出層，其中隱含層包括卷積層、池采樣層和全連接層。卷積層是對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，池采樣層主要進(jìn)行特征選擇和信息過(guò)濾，全連接層是對(duì)提取特征進(jìn)行非線性組合后輸出。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)見(jiàn)圖2，其處理圖像時(shí)無(wú)需手動(dòng)選取特征，當(dāng)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)充足時(shí)表現(xiàn)穩(wěn)定［6］，通過(guò)構(gòu)建階層分類器對(duì)大規(guī)模圖像進(jìn)行分類，可提取圖像特征供其他分類器學(xué)習(xí)［7］。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常需要大量樣本并將數(shù)據(jù)歸一化。

圖2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

2.2.3 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（又稱時(shí)間遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）能夠挖掘數(shù)據(jù)中的時(shí)序信息，前序時(shí)間節(jié)點(diǎn)的信息將影響后續(xù)時(shí)間節(jié)點(diǎn)信息的輸出［8］。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)見(jiàn)圖3（Xt為第t時(shí)間步的輸入；ht為第t時(shí)間步的狀態(tài)；ht－1為第t－1時(shí)間步的狀態(tài)），隱藏層的輸入不僅包括輸入層的輸出，還包括上一時(shí)刻隱藏層的輸出。對(duì)于每一時(shí)刻的輸入，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠結(jié)合當(dāng)前模型狀態(tài)給出輸出結(jié)果。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有記憶性，參數(shù)共享并且圖靈完備，對(duì)序列的非線性特征進(jìn)行學(xué)習(xí)時(shí)有一定優(yōu)勢(shì)，但當(dāng)預(yù)測(cè)位置和相關(guān)信息的間隔較大時(shí)，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可能會(huì)喪失學(xué)習(xí)遠(yuǎn)距離信息的能力，長(zhǎng)短期記憶人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（LSTM）能夠很好地解決長(zhǎng)距離依賴問(wèn)題。

圖3 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

2.2.4 圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理圖像時(shí)不規(guī)則的圖數(shù)據(jù)使卷積計(jì)算不能直接應(yīng)用于圖像處理。圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將卷積運(yùn)算從傳統(tǒng)數(shù)據(jù)（圖像或網(wǎng)格）推廣到圖數(shù)據(jù)，分為基于譜域的方法和基于空域的方法［9］?；谧V域的方法從圖信號(hào)處理角度引入濾波器來(lái)定義圖卷積，圖卷積運(yùn)算被解釋為從圖信號(hào)中去除噪聲。基于空域的方法是將圖卷積表示為聚合來(lái)自鄰居的特征信息。圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能同時(shí)對(duì)節(jié)點(diǎn)特征信息和結(jié)構(gòu)信息進(jìn)行端對(duì)端學(xué)習(xí)，適用于任意拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的節(jié)點(diǎn)，能很好地處理節(jié)點(diǎn)分類和邊預(yù)測(cè)等任務(wù)，但圖卷積模型依賴于全連接網(wǎng)絡(luò)，訓(xùn)練層數(shù)受限且存在過(guò)擬合問(wèn)題。

傳統(tǒng)圖像識(shí)別技術(shù)和引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的圖像識(shí)別技術(shù)的優(yōu)缺點(diǎn)對(duì)比見(jiàn)表1。

表1 圖像識(shí)別技術(shù)的優(yōu)缺點(diǎn)對(duì)比

3 人工智能圖像識(shí)別在水利行業(yè)的應(yīng)用

3.1 河道流速測(cè)量

河道流速測(cè)量方法主要分為接觸式測(cè)量和非接觸式測(cè)量［10］。接觸式測(cè)量方法易操作、精度高，但智能化程度低、易受泥沙等雜質(zhì)影響，在地勢(shì)復(fù)雜、水流湍急場(chǎng)景下測(cè)速存在一定困難。非接觸式測(cè)量方法一般通過(guò)波譜與粒子成像，采用稠密光流法進(jìn)行流速識(shí)別［11］，通過(guò)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換推算表面流速，監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)少、數(shù)據(jù)傳輸快速便捷、智能化程度高，但該方法需要對(duì)機(jī)器進(jìn)行維護(hù)，成本較高。通過(guò)人工智能圖像識(shí)別進(jìn)行河道流速測(cè)量無(wú)需人工干預(yù)和涉水作業(yè)，施測(cè)安全、識(shí)別精度高、運(yùn)維成本低。不少學(xué)者對(duì)人工智能圖像識(shí)別在河道測(cè)速方面的應(yīng)用進(jìn)行了深入研究。王萬(wàn)良等［12］利用特征約束組稀疏分類器對(duì)河流表面圖像進(jìn)行識(shí)別，依據(jù)訓(xùn)練集建立流速關(guān)系映射表來(lái)實(shí)現(xiàn)河流測(cè)速，為基于人工智能圖像識(shí)別方法的測(cè)速建模提供了思路。Tauro等［13］通過(guò)非線性學(xué)習(xí)揭示水流形態(tài)結(jié)構(gòu)，采用降維、特征提取等方法描述水流形態(tài)特征，有利于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在水流圖像預(yù)處理和識(shí)別中的應(yīng)用。河道表面水流識(shí)別實(shí)際上是紋理識(shí)別，利用CaffeNet建立的紋理卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法能夠提高紋理識(shí)別精度［14］。冀中等［15］建立了由5個(gè)卷積層、3個(gè)最大池采樣層和3個(gè)全連接層組成的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，通過(guò)主分量分析進(jìn)行特征降維，利用支持向量機(jī)實(shí)現(xiàn)紋理識(shí)別。楊圭［16］利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建了河道表面流速圖像識(shí)別模型，與激光多普勒測(cè)流、粒子圖像測(cè)流等方法不同的是，該模型可視為黑箱模型，無(wú)需利用激光或微粒等媒介，沒(méi)有明顯的計(jì)算模式，通過(guò)對(duì)大量的水流圖片進(jìn)行學(xué)習(xí)，判斷水流圖片相應(yīng)的流速標(biāo)簽，以此實(shí)現(xiàn)水流圖片與流速信息的轉(zhuǎn)換。

在河道測(cè)速方面，利用引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的圖像識(shí)別方法已應(yīng)用于長(zhǎng)江委崇陽(yáng)水文站試驗(yàn)場(chǎng)、長(zhǎng)江委沌口科研基地、陶岔渠首、淠史杭灌區(qū)橫排頭水文站試驗(yàn)點(diǎn)、武漢大學(xué)排水灌溉試驗(yàn)場(chǎng)等。目前人工智能圖像識(shí)別在河道流速測(cè)量方面的研究和應(yīng)用處于初步發(fā)展階段，采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法進(jìn)行河流測(cè)速較為普遍。河道表面水流波紋會(huì)隨流速加快而密度增大，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱含層能夠精準(zhǔn)識(shí)別圖像的線條、角度和邊緣等簡(jiǎn)單的幾何特征。如何從圖像預(yù)處理、特征提取和全連接層設(shè)置等方面進(jìn)一步提高識(shí)別精度將是未來(lái)的研究方向。

3.2 遙感水體識(shí)別

遙感技術(shù)是一種遠(yuǎn)距離且非接觸的探測(cè)技術(shù)，能夠獲取水文基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。隨著科技發(fā)展，遙感技術(shù)逐漸應(yīng)用于水體識(shí)別和信息提取，技術(shù)方法包括單波段閾值法［17］、監(jiān)督分類法［18］和水體指數(shù)法［19］等，但這些方法的精度受影像質(zhì)量和人為因素的影響較大，需要多次進(jìn)行實(shí)驗(yàn)以設(shè)定閾值，不能對(duì)遙感圖像精確分類。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法能夠很好地解決上述問(wèn)題，提高圖像識(shí)別的準(zhǔn)確性，因此許多學(xué)者對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在遙感水體識(shí)別方面的應(yīng)用進(jìn)行了深入研究。孫濤等［20］總結(jié)了深度學(xué)習(xí)在遙感水體識(shí)別中的應(yīng)用，認(rèn)為遙感圖像是遙感技術(shù)的關(guān)鍵，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法提取圖像特征能更好地進(jìn)行水體識(shí)別。杜敬［21］利用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)無(wú)人機(jī)遙感影像進(jìn)行水體識(shí)別，識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)95.36%。此外，學(xué)者們研究了不同的編碼器以提高水體提取精度。Yang等［22］基于堆疊自動(dòng)編碼器構(gòu)建了水體提取模型，考慮相鄰像素的影響設(shè)計(jì)了特征擴(kuò)展算法（FEA），通過(guò)提取新疆、江蘇、四川地區(qū)的水體，發(fā)現(xiàn)基于堆疊自動(dòng)編碼器的水體提取模型的精度優(yōu)于傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。楊柳［23］利用棧式自編碼器進(jìn)行遙感影像水體識(shí)別，發(fā)現(xiàn)相較于支持向量機(jī)模型和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，基于棧式自編碼器的模型的準(zhǔn)確率更高，達(dá)到了94.35%。

在實(shí)例運(yùn)用中只有對(duì)水體進(jìn)行精準(zhǔn)識(shí)別，才能確保水體監(jiān)測(cè)的準(zhǔn)確性，輔助相關(guān)管理部門進(jìn)行精準(zhǔn)化決策。遙感水體識(shí)別已在白洋淀水體監(jiān)測(cè)、三岔湖藻華聚集監(jiān)測(cè)和雅韶鎮(zhèn)水體富營(yíng)養(yǎng)化監(jiān)測(cè)中起到了關(guān)鍵作用，有利于水質(zhì)管理和生態(tài)平衡的維護(hù)。目前，人工智能圖像識(shí)別在遙感水體識(shí)別的研究和應(yīng)用正處于發(fā)展階段，研究多集中于水體特征的提取，與支持向量機(jī)法和面向?qū)ο蠓ㄏ啾龋窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的精準(zhǔn)性更高。當(dāng)前階段神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法多采用監(jiān)督訓(xùn)練，需要大量的標(biāo)簽數(shù)據(jù)作為支撐，但是遙感圖像為多波段數(shù)據(jù)，制作標(biāo)簽數(shù)據(jù)要通過(guò)預(yù)處理和標(biāo)準(zhǔn)化過(guò)程，工作量高于普通圖像處理，未來(lái)無(wú)監(jiān)督訓(xùn)練方法將是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在遙感水體識(shí)別領(lǐng)域的研究重點(diǎn)。

3.3 水位監(jiān)測(cè)

水位是反映水體變化的重要指標(biāo)，水位監(jiān)測(cè)可為防汛抗旱、灌溉等提供水情信息，長(zhǎng)期積累的水位監(jiān)測(cè)資料是水利水電等工程規(guī)劃建設(shè)的基本依據(jù)。水位監(jiān)測(cè)方法主要分為直接觀測(cè)方法和間接觀測(cè)方法。直接觀測(cè)方法通過(guò)架設(shè)水尺，利用水準(zhǔn)儀等儀器人工目讀，測(cè)量精準(zhǔn)，但需要人為對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行獲取、存儲(chǔ)和分析等，自動(dòng)化程度低，耗時(shí)耗力，工作人員作業(yè)安全性低。間接觀測(cè)方法利用各類傳感器自動(dòng)采集電壓、水壓等模擬信號(hào)，通過(guò)轉(zhuǎn)換器將信號(hào)轉(zhuǎn)換為水位信息，測(cè)量方便、智能化程度較高［16］，但雷達(dá)式水位計(jì)等間接觀測(cè)設(shè)備參數(shù)設(shè)置復(fù)雜，電磁波易受到干擾。利用人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行圖像識(shí)別，既可在現(xiàn)有水利視頻監(jiān)控系統(tǒng)中嵌入算法，也可利用成熟的GPRS或4G無(wú)線視頻圖像傳輸系統(tǒng)在野外建立觀測(cè)點(diǎn)，具有非接觸、智能化、成本低的優(yōu)勢(shì)。許多學(xué)者將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法引入水位監(jiān)測(cè)中，首先對(duì)采集的水尺圖像進(jìn)行類型變換、去噪濾波等預(yù)處理，其次利用Hough變換算法校正圖像［24］，截取目標(biāo)區(qū)域并提取水尺刻度線，最后通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法識(shí)別數(shù)字字符確定水尺總量程，根據(jù)水尺刻度線和總量程的關(guān)系得到水位值［25］。王磊等［26］提出了基于深度學(xué)習(xí)的圖像識(shí)別算法，運(yùn)用YOLO－v3和ResNet算法分別檢測(cè)水尺圖像并識(shí)別水尺刻度線，該算法已初步應(yīng)用于國(guó)家水資源監(jiān)控能力灌區(qū)監(jiān)測(cè)點(diǎn)，測(cè)試識(shí)別準(zhǔn)確率高達(dá)95.7%，該算法還有識(shí)別速度快、環(huán)境適應(yīng)能力強(qiáng)等特點(diǎn)。程誠(chéng)等［27］根據(jù)水尺刻度線的定位和數(shù)字字符，先對(duì)數(shù)字字符進(jìn)行預(yù)處理，再利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)分割出的數(shù)字字符進(jìn)行識(shí)別，最終確定水位值，當(dāng)水位超出設(shè)定閾值時(shí)能夠發(fā)出預(yù)警信息，協(xié)助水利人員進(jìn)行防汛預(yù)報(bào)。在利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)圖像進(jìn)行識(shí)別時(shí)，模型訓(xùn)練樣本的豐富度低以及水尺有污漬時(shí)會(huì)影響識(shí)別準(zhǔn)確率［28］。通過(guò)改進(jìn)的超像素和圖割算法能夠解決水位測(cè)量中水尺有污漬和水尺傾斜導(dǎo)致的觀讀數(shù)據(jù)易出錯(cuò)問(wèn)題［29］。

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的水位監(jiān)測(cè)已應(yīng)用于許多河道、水庫(kù)，例如通過(guò)海塔水庫(kù)監(jiān)測(cè)山洪水位解決了施測(cè)風(fēng)險(xiǎn)高和水位暴漲暴落等問(wèn)題。桐鄉(xiāng)市水利局建設(shè)智能水位感知系統(tǒng)，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)水位變化，確保水利設(shè)施的正常運(yùn)行，為強(qiáng)降雨天氣的水位分析和決策提供了數(shù)據(jù)支撐。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在水體監(jiān)測(cè)中的作用主要是識(shí)別數(shù)字字符，確定水尺總量程和水位。目前對(duì)于水位監(jiān)測(cè)方法的改進(jìn)多處于圖像前期預(yù)處理階段，提升字符不明顯圖像的識(shí)別精度以及建立動(dòng)態(tài)的圖像數(shù)據(jù)庫(kù)將是未來(lái)的研究方向。

3.4 三維預(yù)測(cè)

現(xiàn)階段水利行業(yè)正朝著數(shù)字化和精細(xì)化方向發(fā)展，對(duì)空間信息數(shù)據(jù)的需求逐步由二維過(guò)渡到三維。三維重建是指用計(jì)算機(jī)語(yǔ)言對(duì)三維物體建立數(shù)學(xué)模型，為水利行業(yè)的可視化管理提供數(shù)據(jù)支撐。隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的發(fā)展，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法與三維重建相結(jié)合進(jìn)行三維預(yù)測(cè)成為研究熱點(diǎn)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法通過(guò)對(duì)大量已有數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，可以預(yù)測(cè)對(duì)象的全局結(jié)構(gòu)，補(bǔ)全局部細(xì)節(jié)，獲得高精度的三維模型。

對(duì)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一般用來(lái)識(shí)別位移、縮放等形式扭曲不變性的二維像素或三維體素［5］。體素是三維空間中一個(gè)有大小的點(diǎn)，相當(dāng)于二維空間的像素，用體素表示三維物體會(huì)使計(jì)算量呈幾何式增加，通常采用降低分辨率的方式提高其存儲(chǔ)、計(jì)算效率，犧牲存儲(chǔ)空間換取計(jì)算時(shí)間?；诎瞬鏄涞木矸e神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法也能夠很好解決以上問(wèn)題［30－31］。馬常霞等［32］將基于區(qū)域的掩模卷積網(wǎng)絡(luò)和圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合對(duì)水利樞紐進(jìn)行了三維重建，基于區(qū)域的掩模卷積網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)二維感知，圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)三維形狀推斷，能夠解決基于圖像的三維重建傳統(tǒng)方法中信息獲取效率低和抗干擾能力差等問(wèn)題。趙中原等［33］采用基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像識(shí)別方法對(duì)水利工程隧道的施工開挖、加固過(guò)程進(jìn)行了三維地質(zhì)力學(xué)模型試驗(yàn)，監(jiān)測(cè)物體變形前后標(biāo)記點(diǎn)的位移數(shù)據(jù)，監(jiān)測(cè)的數(shù)據(jù)滿足隧道三維地質(zhì)力學(xué)模型中開挖隧道收斂變形監(jiān)測(cè)的精度要求。

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的三維預(yù)測(cè)已應(yīng)用于多個(gè)地方的水利系統(tǒng)，例如渭南水務(wù)數(shù)字孿生系統(tǒng)能夠?qū)ξ寄系貐^(qū)進(jìn)行三維預(yù)測(cè)和分析。在堰塞湖應(yīng)急測(cè)繪工作中，實(shí)景三維預(yù)測(cè)能夠?yàn)橄嚓P(guān)部門開展災(zāi)情研判、分析、排查以及災(zāi)后重建等提供保障。在長(zhǎng)江航道河道整治工作中，三維預(yù)測(cè)能夠輔助建筑物的維護(hù)管控。當(dāng)前研究中基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的三維預(yù)測(cè)精度相較于其他方法已有所提高，當(dāng)業(yè)務(wù)需求不斷增加、業(yè)務(wù)場(chǎng)景復(fù)雜多變時(shí)保持較高的預(yù)測(cè)精度是關(guān)鍵，高預(yù)測(cè)精度能夠輔助管理人員進(jìn)行精準(zhǔn)化決策。因此，在復(fù)雜場(chǎng)景下保持高預(yù)測(cè)精度將是未來(lái)三維預(yù)測(cè)的發(fā)展方向和研究重點(diǎn)。

4 總結(jié)與展望

本文介紹了統(tǒng)計(jì)法、句法識(shí)別法和幾何變換法3種傳統(tǒng)的圖像識(shí)別技術(shù)以及深度置信網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)4種引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的圖像識(shí)別技術(shù)，比較了上述圖像識(shí)別技術(shù)的優(yōu)缺點(diǎn)。從河道流速測(cè)量、遙感水體識(shí)別、水位監(jiān)測(cè)和三維預(yù)測(cè)方面綜述了人工智能圖像識(shí)別在水利行業(yè)的應(yīng)用。人工智能圖像識(shí)別的引入提升了水利行業(yè)圖像識(shí)別的精度和準(zhǔn)確率，具有較強(qiáng)的實(shí)時(shí)性，能夠協(xié)助水利工程各環(huán)節(jié)的有序高效實(shí)施、水資源的科學(xué)調(diào)度、管理平臺(tái)的精準(zhǔn)化決策等，但目前人工智能圖像識(shí)別在水利行業(yè)的應(yīng)用屬于起步階段，部分神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法只適配于特定場(chǎng)景且受計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的影響，因此提高技術(shù)場(chǎng)景適配能力、兼容性和識(shí)別精度等將是人工智能圖像識(shí)別在水利行業(yè)應(yīng)用的發(fā)展方向。