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珠海金湾:植入AI视频图像识别技术,打造智能水环境监管

2022.07.28来源: 南方日报编辑:媒体部

指挥大厅内,来自珠海金湾的各个水闸、排洪渠等监控视频画面正轮番在电子大屏幕上显示。画面中但凡出现水面漂浮物,无论是塑料瓶、泡沫箱,还是树木残枝,系统都会自动在该目标上弹出红框,并一一给予标注。这相当于实现地表水环境关键节点“自动值守”,为保障水环境安全装上了“智慧眼”。

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近日,珠海金湾在AI技术助力环保监管上再推新措施,将海岸线河涌入海闸口等水务工程实时监控视频资源,接入到AI识别系统中。这也是继去年6月上线启用珠海市首个借助公共视频资源,植入AI(人工智能)视频图像识别技术的污染防控试点项目后,珠海金湾对该系统的又一次功能拓展,为实现生态环境治理体系和治理能力的现代化提供科学助力。

如今,技术赋能生态环境保护,正让职能部门不断建立起精准度更高、更具效率的监管体系,共同守护生态安全,不断擦亮珠海生态环境的金字招牌。

全天候视频监控,智能化识别异物

在金湾水域应用有关人工智能监控技术服务项目是珠海在水生态安全、水环境保护、水环境治理方面探索发展的最新成果。从人工不定期巡查到电子不间断监控,从人眼判断到系统识别,新平台的投入使用,大大提升了对水环境监管的效率。

“通过视频系统的AI智能算法,监控摄像头具备了主动识别水面漂浮物、水体颜色变化等环境污染问题和隐患,自动生成证据链、视频、截图等证据信息等能力。”珠海市生态环境局金湾分局相关负责人介绍。

简单而言,这一项目就是在金湾区跨部门共享现有视频资源基础上,建设岸线闸口、重点河涌、城市道路等多种类型的城市视频监控进行AI监管。该系统设置自动识别、自动告警、违规审核等功能,结合人工对成果的审核和进一步分析排查,通过提高生态环境感知能力,提高环境监管效率。

从平台显示的“环境智慧眼驾驶舱”操作界面上,不仅可以清晰看到每一次视频识别水环境事件的相关记录,还可以透过历史纪录的分析,展现过去一段时期的整体特点。从而可让相关监管人员从中总结规律,作出相适应的管理服务调整。

“通过这一实时情况的反馈,以及背后大数据的分析,有助于打破过去滞后性、被动性处理相关环境事件的不利局面,形成提前掌握、预防性管理的良好效果。”项目技术团队相关负责人介绍。

从效果上看,平台于今年4月29日上线后,通过接入50路河道闸口监控视频并利用算法自动识别环境污染问题和隐患,目前已在18个监控点位(50路监控视频流)检测识别到环境污染问题和隐患,共识别到4049次水污染风险因素,其中绝大部分为漂浮物污染、此外还有异常人员活动、水质浑浊等事件。

接下来,珠海市生态环境局金湾分局将继续推动项目优化和应用,协同技术供应商优化算法识别精准性。如该平台可通过积累的监管数据进行学习升级,在实战中的丰富数据信息中强化识别训练,在系统的不断“自我进化”中,提高系统成果应用效率,以应对未来更丰富的智能监管场景。

相比人工巡查,执法成效大幅提升

把AI“环保智慧眼”应用于地表水污染防治,事实上是拓展公共视频资源+AI算法这一工作思路的继续延伸。

早在去年6月,珠海市生态环境局金湾分局就在金湾区上线了珠海市首个借助公共视频资源植入AI(人工智能)视频图像识别技术的污染防控试点项目。项目建设了以抓拍识别黑烟车、泥头车不覆盖等环境污染事件为主要功能的环境监管平台。

“项目运行一年以来,可以说运行效果远超预期。”珠海市生态环境局金湾分局相关负责人表示,平台通过数据统计分析、部门间信息共享,以约谈督促、曝光警示、教育引导等多种手段相结合,实现了“零罚单”情况下解决用车大户营运车辆污染等一批突出问题。

数据对比最具说服力。过去一年时间,试点在只试运行了10个摄像头的情况下,累计抓拍各类涉嫌环境违法行为3297宗。而同期的一年时间,按过往传统巡查执法方式出动的4个人、2台车共巡查发现问题点705处,相比之下,AI“环保智慧眼”成效高达4.6倍。

特别是在过去,由多部门组成执法队伍,在主干道对黑烟车进行的联合路检执法,往往是投入大却收效甚微。即便截住了个别违规车辆,其所在机构的车队得知后也会有意识地规避,不利于执法证据的固定。

而通过“公共视频资源+AI视频图像分析”的方式,如今已能够实现24×7全天候全时段监管,节假日、夜晚不再是难以监管的“盲区死角”。通过“数据共享”的模式创新以及“智能算法”的技术创新,实现小成本、短周期数据大幅“增值”。

针对环境违法,“看得清,抓得准”是手段,让“违法数量降下来、使环境质量提上去”才是目的。在此基础上,对整个平台采集的数据进行分析,对其成果进行拓展的应用也在开展。

如根据已识别的车牌号,生态环境部门可溯源到所在的用车大户,对该进行环境保护责任相关的约谈、教育和整改。抓住了用车大户管理的关键一环,环境污染事件明显有了改善。2021年11月—2022年4月金湾更是连续6个月未出现用车大户污染事件。

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