人工智能技术在环境工程领域中的作用_环境生态工程专业 与计算机技术的关系

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提高，大气、水、土壤污染等城市环境问题日益突出，仅仅靠人力监测、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，国家逐步加大环境保护力度，相继出台《“互联网”+绿色生态三年行动实施方案》《生态环境大数据建设总体方案》《关于深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、污染防治等工作中的应用，“智能+环保”也因此应运而生。

人工智能的技术核心分为计算机视觉、机器学习、自然语言处理、语音识别等方面。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的创新应用。

人类认知世界绝大部分信息来源渠道是通过视觉来实现的。计算机视觉分五大技术：图像分类、对象检测、目标跟踪、语义分割和实例分割。发展计算机视觉的目标，是想让计算机能够像人一样通过“视觉+认知”来认识人类世界。目前计算机视觉技术领域中，应用最广的是人脸识别和图像识别。

计算机视觉在深度学习算法的帮助下，在近几年迎来的飞速发展。在权威的计算机视觉竞赛（ILSVR）中，千类物品识别最低错误率从 2010 年的 25.8%，降低至 2017年的2.251%。目前的垃圾分类领域主要应用的就是计算机视觉技术。实现垃圾分类的前提和基础是垃圾的识别，传统的垃圾分拣技术主要应用的是磁性和重量等传感设备，来根据垃圾的一些物理特性进行简单的分类，当垃圾类型比较复杂时，其分类效果比较差。