净水技术 | 从镜头到水面：AI揭示河流健康的秘密

本期摘要

当AI遇上河流健康监测，奇迹即将发生！英国的布拉德福德地区正在利用全新的监测方式，让科技与自然完美结合，一起来看看其最新探索吧！

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合作共建河流健康检测新视角

英国水研究中心（WRc）正携手降雨数据建模公司Rain++及国立台湾大学，利用来自布拉德福德贝克之友（FoBB）社区团体的数千张照片，训练AI模型，以精准识别河流健康的视觉标志。

该项目由英格兰自然署资助，基于保护组织与约克郡水务公司的成功合作，通过照片识别提升污水系统运作的准确性，从而有效改善河流生态系统的健康状况。

更健康的河流监测新方式

传统的河流监测往往依赖环境署和水务行业的专业人员使用化学品和昂贵设备。为此，该项目探索以相机监测为主的替代方案，以期提供更具成本效益和可获得性的方法，补充传统监测手段。

FoBB拥有超过1000名成员，他们渴望见证河流的繁荣，并积极与当地利益相关者合作，定期提供大量照片以帮助训练AI模型。

FoBB的Robert Hellawell在项目启动时向媒体分享了这项工作的意义：“2018年，我们经历了一场令人心痛且持久的干旱污染事件，污染源自城市地下，导致了市中心下游大部分水生生物灭绝，直到两年后才在河中再次看到鱼。在这次灾难后，FoBB的成员开始考虑采用远程监测河流的方法，以便及时发现污染并发出警报。大家一致认为，相机监测将为我们提供一种更经济实用的替代方案。”

定义河流健康新标准

初始项目历时六个月，研究团队致力于定义河流健康的重要视觉标志，包括野生动物的存在、排水口排放、垃圾、鱼类通道障碍、河道变化和水体变色等因素。在布拉德福德贝克地区，最常见的健康标志分别为植物（出现在99%的照片中）、变色（63%）和河道变化（28%）。研究人员整理了这些照片，并选取包含标志的子集用于训练多种AI模型。

研究团队指出：“我们发现ChatGPT和C-Tran模型的表现相似，但C-Tran在准确性和可训练性方面具有更多优势，且免费使用。虽然YOLOv8的整体准确率最低，但其在河流健康标志周围绘制边界框的能力被认为非常有价值。”

地图分析结果显示，河道变化和水体变色在布拉德福德的贝克流域广泛存在。此外，分析还识别出了城市内的排水口位置，尤其是靠近污水排放的点，这些区域将成为水务公司或地方政府进一步调查的重点。

英格兰自然署高级顾问Rachel Palfrey博士表示：“清洁水是生命的基础。我们非常高兴能支持水研究中心、Rain++、国立台湾大学与布拉德福德的贝克之友开展这一创新项目，运用技术为保护、恢复和提升布拉德福德区的水质贡献力量。”

项目经过六个月的初期推动后，研究团队获得了英格兰自然署的进一步资助，将于2024年继续改善AI模型。

原文：Eyes on the Water: Citizen photos train AI to monitor river pollution

出处：Aquatech水技术

翻译：《净水技术》编辑 杨洁

排版：《净水技术》编辑 李滨妤

审核：《净水技术》执行主编 阮辰旼

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