城市的發(fā)展好壞與公民生活居住質(zhì)量高低很大程度上可以直接從該市的環(huán)境狀況體現(xiàn)出來。我國城市水域垃圾問題日漸嚴(yán)峻,具有公共屬性的環(huán)境在保護(hù)管理上主要由政府主導(dǎo),因此水域垃圾防治的責(zé)任主體是各地市政府,他們對轄區(qū)內(nèi)的水域環(huán)境質(zhì)量負(fù)擔(dān)主要職守。我國對于城市水環(huán)境垃圾治理方面的探求研究不斷,在方今互聯(lián)網(wǎng)催生的大數(shù)據(jù)時(shí)代境況下,計(jì)算機(jī)技術(shù)及數(shù)據(jù)分析技術(shù)表現(xiàn)著高頻率發(fā)展,城市環(huán)境管理中將先進(jìn)主流的優(yōu)秀科學(xué)技術(shù)理論應(yīng)用其中是實(shí)現(xiàn)生態(tài)安全的勢必走向。人工智能可以為結(jié)果預(yù)測和過程決策在基于更智能的基本設(shè)備上供給一個根本平臺,在降低成本投入和優(yōu)化分析工具輸入上真正實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)輸出的共享使用。另外,大數(shù)據(jù)、人工智能發(fā)揮著巨大的輔助技術(shù)支持功能,緩解環(huán)境監(jiān)測及治理存在的壓力,給城市社會的發(fā)展發(fā)揮關(guān)鍵作用,為政府環(huán)境管理模式帶來嶄新的改革。深度學(xué)習(xí)作為人工智能的一個技術(shù),是大數(shù)據(jù)分析時(shí)代應(yīng)用而生的產(chǎn)物,相較于數(shù)據(jù)倉庫及數(shù)據(jù)挖掘這兩種常用的定量分析方法,深度學(xué)習(xí)有著更加精準(zhǔn)及智能的可塑性。本文以政府環(huán)境管理問題為導(dǎo)向,在大數(shù)據(jù)分析背景下,結(jié)合深度學(xué)習(xí)等智能化技術(shù),為水面垃圾的情報(bào)檢測及管理機(jī)制提供了全新的思緒和手段,提...

【文章頁數(shù)】：81 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖1.1水域垃圾整體管理框架

1緒論3利用基于人工智能中深度學(xué)習(xí)技術(shù)的目標(biāo)檢測算法研究出一個關(guān)于城市水面漂浮垃圾的智能情報(bào)監(jiān)測識別系統(tǒng)，用該系統(tǒng)替代低效率的傳統(tǒng)人力處理模式，不僅可以避免因人工的疏忽大意、勞累等主觀因素造成的失誤狀況出現(xiàn)，由于是通過監(jiān)控和機(jī)器進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測，可以非常迅速且準(zhǔn)確地了解管控區(qū)域內(nèi)各水....

圖1.2邏輯框架圖

1緒論9模型的未來部署方案。第二部分則是對設(shè)想的城市水域垃圾智能情報(bào)檢測的CNN模型涉及的目標(biāo)檢測算法、特征網(wǎng)絡(luò)提取的選擇、數(shù)據(jù)樣本收集與處理的操作方式以及模型檢測全過程進(jìn)行了一系列詳細(xì)地講解。第四章：水域垃圾智能情報(bào)檢測模型的構(gòu)建與實(shí)現(xiàn)。本章節(jié)是對情報(bào)檢測模型的實(shí)證研究，將實(shí)驗(yàn)....

圖2.1情報(bào)視角下的水域垃圾檢測關(guān)系

重慶大學(xué)碩士學(xué)位論文12情報(bào)分析、輸出情報(bào)”的閉環(huán)過程。圖2.1情報(bào)視角下的水域垃圾檢測關(guān)系Fig.2.1Therelationshipofgarbagedetectioninwatersfromtheperspectiveofintelligence2.1.2水域垃圾管理相關(guān)文....

圖2.2大數(shù)據(jù)情報(bào)分析處理的流程框架圖

重慶大學(xué)碩士學(xué)位論文14圖2.2大數(shù)據(jù)情報(bào)分析處理的流程框架圖Fig.2.2Flowchartofbigdatainformationanalysisandprocessing2.2.2大數(shù)據(jù)與水域垃圾當(dāng)今背景下對信息資源進(jìn)行充分開發(fā)利用是政府進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)、高效管理及決策的基礎(chǔ)，有利....

本文編號：3954205