DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
system: [SYSTEM]

user: 2. 城市建设项目水土保持方案现状 2.1. 城市建设项目建设特点 城市水土保持是针对城市水土流失提出来的，1999年以前我国城市水土流失的研究重点主要集中在如何认识和解决城市水土流失的问题上。2000年以来，我国的研究重点转变到城市水土保持与城市生态安全和环境保护目标的结合，其研究多集中在城市水土保持的规划编制和机制完善方面 [ 7 ]。城市建设项目有别于传统生产建设项目，相对于传统建设项目，城市建设项目具有扰动范围较小，大量不同类别项目集中建设，人为干扰剧烈，建设扰动时段集中，扰动形式类似、单一，土石方难以实现自身平衡等特点 [ 8 ] [ 9 ]。且城市征占地情况与传统建设项目也不太相同，尤其表现在代征道路、代征绿地等征地情况等。同时，受地域限制，城市水土流失承载能力小，对水土流失危害反应敏感，这对城市水土保持方案编制提出了更高的要求。 2.2. 城市建设项目水土保持方案编制存在的问题 水土保持方案编制是根据项目所处地理位置、地形地貌、主体功能设置，从水土保持角度出发，按照水土保持法律、法规、规范性文件要求，分析评价项目水土保持因素，提出水土保持措施布局与措施体系，并对措施进行典型设计，梳理、统计措施数量与工程量，进而按照水土保持投资相关依据，估算水土保持各项费用。 在此过程中由于城市建设项目类别(房地产、物流、市政、公共服务设施)、主体功能设计、施工组织设计存在很大差异。因此，水保措施体系应结合主体设计因地制宜、因害设防，有针对性的提出水保措施。笔者结合工作实际发现，城市建设项目主体设计的景观绿化、雨水管网等一般均高于水土保持措施设计标准，可满足水土保持要求。但因主体考虑角度不同，从水土保持角度来看，存在以下问题： 一是易忽视海绵城市水土保持要求、施工过程水土流失危害防治需求和对雨水滞蓄利用、透水铺装、植草砖铺装等区域生态环境要求。 2012年的低碳城市发展科技论坛上，提出了海绵城市这一新型理念，它主要是指城市能像海绵一样具有弹性，下雨时能够吸水、蓄水、渗水、净水，需要时将蓄存的水“释放”并加以利用，从而解决城市现存的排水不畅问题和缓解城市水资源短缺等问题 [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ]。中国传统的雨水管理是直接排放，加上我国管路系统并不发达，不仅会造成水资源浪费，还容易引起城市内涝。对于城市水资源管理，Ambrose [ 13 ] 提出了一种合理利用并减少灌溉用水的有效途径，其内容可概括为：成立专业的技术小组为相关的管理领导和员工制定针对性的管理改善计划并提供技术指导。 美国的水资源利用管理一直处于领先地位，其对水资源的利用强调生态和低影响的开发，其低影响开发技术不仅能够有效地蓄积雨水，减少雨水的浪费，提高水资源利用率，还能减轻暴雨对城市生态环境的影响 [ 14 ]。英国为解决洪涝、污染和提高雨水利用率，建立了可持续城市排水系统(sustainable urban drainage system， SUDS)，该系统对水资源进行了充分利用，不仅维持了良性水循环、提高了径流的水质、降低了城市洪水发生的概率，使排水系统与环境、生态自然融合，还产生不错的经济效益 [ 15 ]。“海绵城市”是解决我国城市水资源管理的重要举措，该项措施在我国还处于示范阶段，存在着诸多问题，通过借鉴国外的成功案例，结合中国发展实际，我们一定可以加强先进技术的研发与应用，推进“海绵城市”的建设。 二是因城市生产建设项目水土保持措施内容与类别复杂，针对城市水保落实到项目中，很多问题虽有相同或类似之处，也又有细致区别，针对不同水土流失问题的防治性差异，设计单位不能准确把握，仅作为相同问题处理对待，进而造成措施内容设计相近，体系相似、措施布设雷同，无针对性等问题的发生。 三是因城市建设项目功能性差异较大，方案设计过程中防治指标选取设置与目标值合理确定时，存在死搬硬套现象，不能以地形地貌为前提、以扰动形式为基础、以主体功能与施工特点为依据，从水土保持角度出发合理选取防治指标、科学设置目标值，进而达到有效防治水土流失的目的。 四是因城市建设项目建设和程序办理进度、程序差异较大(批复制、核准制、备案制)，水土保持方案编制工作阶段差异较大，且大多数以补报水土保持方案为主，加之业主对水土保持工作意识不到位、重视程度参差不齐，编制单位编制水土保持方案时“猜、抄、拼、凑”现象严重，造成水土保持方案流于形式，多数措施无法在实际施工中得到落实。 五是城市建设项目受用地条件限制，难以设置取土场、弃土场及临时堆土场设置，对于表土资源存在表土保护意识不强，剥离与恢复组织施工不到位，致使表土保护没有得到有效落实。 六是水土保持分析评价内容不全面、不深入，对水土保持法律、法规、规范性文件约束条件理解不到位等问题，更有甚者，方案编制时，水土保持分析评价内容与主体功能建设扰动情况严重脱节，不能梳理、分析出项目的水土流失具体问题，使得水土保持分析评价成为水土保持方案报告书的“阑尾”，导致分析结论不全或结论模糊，更不可能提出水保方案新增措施内容。
system: [SYSTEM]

user: 3. 城市建设项目水土保持方案要点与难点 目前城市建设项目水土保持方案编报现状，对技术审查和审批工作提出了新的要求。现阶段城市建设项目水土保持方案技术审查与审批时应着重考虑以下几个方面的问题： 一是应结合城乡规划法、水土保持防治责任范围确定要求，明确防治责任范围，且应提供相关支撑性文件，如：建设用地规划许可证、规划条件书、勘测定界图、选址意见书、征地成果表、宗地图等相关资料，明确项目建设净用地面积、代征地面积、建设过程临时用地面积等。完整、准确、合理界定防治责任范围，并计列补偿费，进而达到防治范围不重不漏，措施布设合理、全面、系统、科学，规费征收全而不重、准而不漏。 二是应全面掌握区域自然景观单元土壤侵蚀特点，深入分析项目自身功能定位与主体设计，切实结合当地规划与生态环境建设需求，进而对水土保持方案编制总则、设计原则合理性进行核实，对方案设计的措施总体布局合理性、措施体系完整性、措施布设适宜性，典型设计的针对性等方面进行技术考量，在此基础上复核其方案估算投资是否合理。 三是防治指标选取设置、防治目标值的修正与确定。因城市建设项目区域差异不大，但其功能设计与施工组织各项目均有不同，造成了同一小区域，城市防治要求的相关指标因项目功能、类别差异，指标选取、设置千差万别，部分指标因行业限制无法落实对应措施，部分防治目标值无法实现。笔者认为，在水保方案编制时防治目标设计应具备三个概念，一是按照相关技术标准、规范要求合理确定防治目标标准值；二是方案根据城市建设项目建设实际，在达到一般水土流失防治目的，不造成水土流失危害前提下，对技术标准、规范要求防治目标标准值进行修正，由方案设定的本项目水土保持方案设计目标值；三是从理论角度讲，全面落实水保方案设计的水土保持措施后，本项目可实现防治目标预测值。以规范要求的防治目标标准值为基础，合理分析论证后，作为该项目水土保持工作实施、分析、验收的标准值。因此，在技术审查环节中，依据标准、规范要求，结合项目实际，如何合理、科学、严谨的确定方案设计的防治指标与目标值就成为水保方案技术审查的核心。 四是水土保持方案应在城市建设项目区域性规划、区域性生态环境建设要求的水土保持体现，无论防治指标选取、目标值设定、措施布局、水土保持措施选取与设计是否能够落实规划理念，生态环境建设理念等要求。
system: [SYSTEM]

user: 4. 结语 城市建设项目水土保持方案存在社会认可度不高、水保方案编制从业人员业务水平高低悬殊过大，方案编制单位无资质要求后，非水保从业单位大量介入水土保持方案编制市场，落实水土保持技术规范具体问题操作性不强，致使水土保持方案部分问题审查人员看法不统一等问题。因此，笔者认为，在城市建设项目水土保持方案技术评审与审批过程中应把好“四关”，即报告编制关、方案上会关、技术审查关、行政审批关。 在此要求下，编制单位及从业人员应加强从业理念、端正从业态度，切实从项目实际出发，加强水土保持方案内容与实际的契合度、与行业法律法规的相符度、与城市生态建设理念的贯彻度；方案技术审查组织单位在组织技术审查会议前按照相关要求，从水土保持方案格式、审批权限、支撑性文件等方面，对技术审查项目报告进行初步审查；技术审查环节，应合理配置审查组成员的专业结构，按照技术审查文件要求，全面、细致、严格、公正做好技术评审工作；行政审批环节应核实报批的水土保持方案报告书是否按照专家组审查意见修改完善到位，是否符合相关法律、法规要求，是否满足相关技术规范和标准。
system: [SYSTEM]

user: 摘要 为了解决非点源污染在缺资料地区难以模拟计算和综合评估的问题，本文以柏条河流域为例，采用主成分分析法和综合污染指数法对研究区水质进行了综合评价，通过结合源强系数法(source strength coefficient method)和输出系数法(the export coefficient model)对研究区2017年非点源污染情况进行模拟计算，并采用等标污染负荷法进行污染综合评估，以明确研究区主要污染物和主要污染源。结果表明：1) 柏条河流域水质整体偏好，个别时段存在水质超标现象，枯水期水质整体优于丰水期；2) 研究区非点源污染比较严重，主要污染物为TN，其等标污染负荷占比为56.17%；3) 农村生活污水和农业面源为主要污染源，其等标污染负荷占比分别为69.53%和12.49%；4) 污染最严重的乡镇为丽春镇、其次为唐昌镇，需采取相应的措施加以治理。
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 水质评价是指按照评价目标，选择相应的水质参数、水质标准和评价方法来对水体质量和对水体处理要求做出评定。随着水质评价概念的提出，国内外对水质评价指标的选取和评价方法进行了一系列的研究。目前常用的水质评价方法主要有内梅罗指数法、综合污染指数法、主成分分析法、综合水质标识指数评价法、模糊综合评价法等 [ 1 ]。非点源污染又称面源污染，是区别于点源污染而提出来的概念，其定义为伴随大规模降水和径流冲刷而造成的固体或者可溶性污染物进入水体而产生的水污染 [ 2 ]。国外对非点源污染的研究开始于上世纪60年代，并得到迅速发展，主要分为三个阶段：① 以通用土壤侵蚀方程为代表的统计分析模型；② 以输出系数模型为代表的经验模型阶段；③ 以SWAT (Soil and Water Assessment Tool)模型为代表的机理模型阶段。我国对于非点源污染的研究起步较晚，由于非点源污染具有难检测性，数据获取比较困难，进行基于物理性质的机理模型模拟困难较大，所以常常建立经验模型进行非点源污染的研究。上世纪90年代，随着点源污染得到有效治理，非点源污染逐渐成为地区水环境污染的主要原因。柏条河作为成都市重要集中式饮用水水源地，得力于管理者的管理，流域内点源污染已经得到了有效的控制，流域内污染主要以非点源污染为主。为了更好地评估研究区水质，保证安全生活用水，本文利用主成分分析法和综合污染指数法对研究区2017年水质进行综合评价，并结合源强系数法、输出系数法以及等标污染负荷法对流域内非点源污染进行综合评估。
system: [SYSTEM]

user: 2. 研究区及数据 2.1. 研究区概况 柏条河流域位于成都平原西北部，介于东经103˚42′至104˚2′，北纬30˚43′至30˚52′之间，其起于都江堰市蒲柏闸，止于郫都区团结镇石堤堰枢纽，流经都江堰、彭州、郫都三个区县，共计14个乡镇，全长44.76公里，流域面积258平方公里，详见图1。流域地处亚热带大陆性气候区域，多年平均气温16˚C，地势大体呈现出西北高东南低的趋势。柏条河径流主要来源于岷江，多年平均流量37.0 m 3 /s，流域水系发育。 图1. 研究区地理位置及水系图 2.2. 数据来源 研究区用到的四川省数字高程(DEM)数据来源于地理空间数据云网站(http://www.gscloud.cn)，精度为30 m。水质数据来源于都江堰市环保局和郫都区环保局。流域涉及乡镇人口、畜禽养殖数据、化肥使用量、乡镇土地利用等数据分别来源于所涉及区县的统计局、畜牧局、农业农村局、生态环境局以及现场实地调研和问卷调查等。
system: [SYSTEM]

user: 3. 研究方法 3.1. 水质评价方法 3.1.1. 主成分分析法 主成分分析法是一种基于降维思想的多元统计方法，其通过正交变换将多个单一初始变量转换为少数综合变量。转换后的综合变量又称为主成分，各主成分之间不仅相互独立，而且保留了初始变量的大部分信息，因此分析研究问题时可主要考虑主成分，这使得工作效率大大提高，其公式如下 [ 3 ]： X = [ x 11 x 12 ⋯ x 1 n x 21 x 22 ⋯ x 2 n ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ x n 1 x n 2 ⋯ x n n ] ; r i j = ∑ k = 1 n ( x k i − x i ¯ ) ( x k j − x j ¯ ) ∑ k = 1 n ( x k i − x i ¯ ) 2 ∑ k = 1 n ( x k j − x j ¯ ) (1) R = [ r 11 r 12 ⋯ r 1 n r 21 r 22 ⋯ r 2 n ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ r n 1 r n 2 ⋯ r n n ] ; e i = λ i ∑ i = 1 n λ i × 100 % ; Y i j = μ i j λ i (2) 式中，X为标准化后的初始矩阵； r i j 为初始变量 x i 和 x j 的相关系数；R为相关系数矩阵； λ i 和 μ i 为矩阵R的特征值以及相应的特征向量，其中 λ 1 ≥ λ 2 ≥ ⋯ ≥ λ n ； e i 为主成分i的贡献率； Y i j 为主成分载荷，一般选择 Y i j > 80 % 的作为关键因子。 3.1.2. 综合污染指数法 综合污染指数是通过将各单项污染指数加权平均计算而来，其计算公式如下 [ 4 ]： P i = C i S i ; P j = 1 n ∑ i = 1 n P i ; K i = P i n P j × 100 % (3) 式中， P i 为水质因子i的单项污染指数； C i 为水质因子i的实测值，mg/L； S i 为水质因子i的标准值，一般选取Ⅲ类水为标准值，mg/L； P j 为水体的综合污染指数； K i 为水质因子i的污染分担率。综合污染指数水质类别判别标准如表1所示。 Table 1 Comprehensive pollution index water quality category standar 综合污染指数 水质类别 综合污染指数 水质类别 ≤0.20 水质清洁 0.71~1.00 中度污染 0.20~0.40 水质良好 1.01~2.00 重度污染 0.41~0.70 轻度污染 >2.00 严重污染 表1. 综合污染指数水质类别标准 3.2. 非点源污染分析方法 3.2.1. 源强系数法 源强系数法 [ 5 ] 于2003年由中国环境规划院提出，因其在计算污染物COD中具有使用简单、准确度高等优点，被广泛用于非点源污染负荷中COD的计算，且在国内有较好的应用。我国标准污染源的源强系数 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] 如表2所示。 Table 2 Intensivity coefficient and inflow coefficient of standard pollution source 类型 单位 COD 入河系数 农村居民 g/(per∙d) 40 0.1 城镇居民 g/(per∙d) 50 0.1 农田 t/(ha∙a) 0.149 0.1 猪 g/(ca∙d) 18 0.1 表2. 标准污染源的源强系数和入河系数 其基本原理为通过给定某种污染源一个标准的源强系数，根据污染源实际特征加以修正而得到某种污染源的实际源强系数，进而计算污染物排放量。以农业面源为例，标准农田定义为降雨量在400~800 mm/a之间，化肥用量为373~522 kg/(ha∙a)，地处平原地带的小麦田，其COD源强系数为0.149 t/(ha∙a)。根据地形、作物类型、化肥施用量、年降雨量等特征值的不同，利用式(4)对其源强系数进行修正并计算相关污染物的排放量 [ 8 ]。 L = ∑ i = 1 n α i S i P i C i F i E i (4) 式中：L为农业面源污染物排放量，t/a； E i 为标准农田的源强系数，t/(ha∙a)； α i 、 S i 、 P i 、 C i 和 F i 分别为农田i的坡度、土壤类型、降雨量、作物类型和化肥施用量的修正系数，为无量纲值。 3.2.2. 输出系数法 Johnes和O’Sullivan [ 9 ] 等人于1989年最早提出了输出系数法的概念，其具有所需基础资料少、计算方便、准确度高等特点，因而在国内外具有较广泛的应用，在国内常常被用于非点源污染中TN、TP的计算。随后Johnes等人 [ 10 ] 在考虑作物固氮作用、人类污水处理设施、土地利用管理等对污染物输出的影响后，提出了改进的输出系数模型。本研究采用了改进的模型，见公式 [ 11 ] (5)： L = ∑ i = 1 n E i [ A i ( I i ) ] + p (5) 其中，L为污染物的排放量，t/a； E i 为营养源i的输出系数，t/(km 2 ∙a)或kg/(per∙a)或kg/(ca∙a)； A i 为土地利用类型i的面积，km 2 ；或畜禽类型i的数量，只；或人口数量，人； I i 为污染源i的输入量，t/a；p为降水中污染物输入，t/a。 输出系数法中起关键作用的是输出系数的取值，取值的大小直接决定了各污染源中污染物(TN、TP)排入水体比例。由于研究区缺乏长期监测资料，本研究主要采用文献法 [ 12 ] 来确定输出系数的大小。各污染类型(旱地、水稻田、果园除外)输出系数直接引用自文献，旱地、水稻田和果园的输出系数利用化肥施用量进行修正，详见表3。 Table 3 Output coefficients of each non-point sourc 类型 单位 TN TP 旱地 t/(km 2 ∙a) 0.120 0.00550 水稻田 t/(km 2 ∙a) 0.075 0.00545 果园 t/(km 2 ∙a) 0.042 0.0033 建设用地 t/(km 2 ∙a) 0.550 0.0144 生活污水 kg/(per∙a) 0.935 0.1284 猪 kg/(ca∙a) 0.695 0.0852 天然林地 t/(km 2 ∙a) 0.119 0.0090 荒地 t/(km 2 ∙a) 0.745 0.0306 表3. 各非点源的输出系数 3.2.3. 等标污染负荷法 为了将不同污染物对水环境的污染程度进行比较，本文引入等标污染负荷法 [ 6 ]。通过将各污染源产生的污染物按统一评价标准转化，计算出各污染源产生的污染物占总污染负荷的比例，得出研究区主要污染源；通过计算各污染物占总污染负荷的比例，得出研究区主要污染物。公式 [ 13 ] 为： P j = ∑ P i j ; P i j = G i j S i (6) 式中： P j 为第j种污染源的等标污染负荷，(t/a)/(mg/L)； P i j 为第j种污染源中第i种污染物的等标污染负荷，(t/a)/(mg/L)； G i j 为第j种污染源中第i种污染物的年排放量，t/a； S i 为第i种污染物的评价标准，mg/L。
system: [SYSTEM]

user: 4. 结果与分析 4.1. 水质评价 柏条河流域设有金马、石堤堰两个水质监测断面，本文基于2017年两个断面的水质监测数据进行水质评价。将检出的12项水质因子原始监测数据导入SPSS软件进行主成分分析，结果表明：分析的数据通过了KMO > 0.5，P < 0.05的置信区间的检验，能够适用于主成分分析。主成分的选取原则一般包括：① 特征值大于1；② 累计贡献率大于80%。各主成分因子荷载值如表4所示。由表4可知，选出的2个主成分相应特征值分别为5.962和4.092，累计贡献率为83.408%，表明这2个主成分可以基本代替监测数据中的绝大部分信息。在第1主成分中荷载较大的有TN、TP，第二主成分中荷载较大的是COD，因此选择TN、TP和COD作为本次水质评价指标。 Table 4 Principal component analysis factor load valu 指标 第1主成分 第2主成分 PH −0.233 0.495 TN 0.913 −0.176 TP 0.762 −0.162 DO 0.205 0.364 COD 0.570 −0.651 COD Mn 0.205 0.304 BOD 0.324 −0.040 NH 3 -N 0.515 −0.086 氟化物 0.319 0.355 石油类 0.578 0.585 阴离子表面活性剂 0.231 0.493 砷 0.369 0.249 特征值 5.962 4.092 贡献率 49.460 33.947 累计贡献率 49.460 83.408 表4. 主成分分析因子荷载值 在筛选出水质评价指标的基础上，计算各指标所占污染比重，结果如图2所示。2017年，两断面污染贡献率最高的都是TN，所占比重都在50%左右；TP次之，污染比重仍达到30%。综上表明，TN对柏条河水质的影响最大，需得到重点关注。 图2. 研究区水质评价指标污染承担率 综合分析金马、石堤堰断面2017年不同月份污染指数变化(见图3)，结果表明：两个断面水质情况较好，金马断面全年污染指数介于0.16~0.39之间，年平均污染指数为0.28，属于水质良好。而对石堤堰断面来说，污染指数范围为0.21~0.45，年平均污染指数为0.31，除8月属于轻度污染外，其余月份水质均属于良好。两断面污染指数从5月开始迅速增加，在8月达到峰值。出现上述现象的原因可能为随着汛期的到来，降雨逐渐增多，在降雨的驱动下，地表污染物随着径流进入水体，使得污染物浓度进一步增加。 图3. 柏条河年内综合污染指数分布 4.2. 非点源污染总量分析 本文结合输出系数法、源强系数法和等标污染负荷法，选取COD、TN、TP作为评价污染物对研究区2017年污染情况进行评估，具体计算结果见表5。 Table 5 Equal-standard pollution load and equal-standard pollution load ratio (t/a)/(mg/L) of pollution sources entering river 污染源 等标污染负荷((t/a)/(mg/L)) 等标污染负荷比(%) COD TN TP 总计 COD TN TP 总计 农业面源 28.57 46.48 12.2 87.25 4.09 6.66 1.75 12.49 畜禽养殖 4.27 21.98 13.45 39.70 0.61 3.15 1.93 5.68 农村生活污水 21.48 275.15 188.95 485.58 3.08 39.40 27.05 69.53 城市生活污水 3.80 48.67 33.40 85.87 0.54 6.97 4.78 12.30 总计 58.12 392.28 248.00 698.4 8.32 56.17 35.51 100.00 表5. 研究区各污染源入河等标污染负荷及等标污染负荷比(t/a)/(mg/L) 1) 主要污染源：由表4可知，农村居民生活污水和农业面源污染是研究区的主要污染源，占所有污染源的82.02%，其中农村居民生活污水贡献率最大，其等标污染负荷比为69.53%。 2) 主要污染物：研究区内各污染物污染负荷表现为TN > TP > COD，其中，TN等标污染负荷占总负荷的56.17%，是研究区内主要污染物；其次为TP，约占35.51%，这与研究区水质评价结果一致。 4.3. 非点源污染空间分析 4.3.1. 从污染源的角度分析 利用四种污染源的污染负荷的计算结果，通过Arcgis软件研究其空间分布，结果如图4所示。由图可知，农村生活污水污染负荷中，污染贡献率最大的乡镇(街道)为丽春镇，所占比例为20.27%，其次为唐昌镇，所占比例为14.17%。城镇生活污水污染负荷中，污染贡献率最大的乡镇(街道)为灌口街道，所占比例为39.83%，其次为幸福街道，所占比例为19.38%。农业面源污染负荷中，污染贡献率最大的乡镇(街道)为丽春镇，所占比例为17.32%，其次为唐昌镇，占比为10.09%。畜禽养殖污染负荷中，污染贡献率最大的乡镇(街道)为新民场镇，所占比例为13.04%，其次为丽春镇，所占比例为11.55%。 图4. 各污染源等标污染负荷 4.3.2. 从污染物的角度分析 研究区内三种污染物的污染负荷空间分布如图5所示。从图5可以看出，污染物在空间分布上较一致。在TN、TP等标污染负荷中，污染贡献率前三的乡镇(街道)分别为丽春镇、唐昌镇和胥家镇。COD等标污染负荷中，污染贡献率前三的乡镇(街道)分别为丽春镇、胥家镇和唐昌镇。其中，丽春镇、唐昌镇和胥家镇的3种污染物污染负荷在所研究乡镇(街道)中都居前三，需要进行重点关注并根据实际情况进行有效治理。 图5. 各污染物等标污染负荷
system: [SYSTEM]

user: 5. 结论 本文首先通过主成分分析法筛选出研究区主要污染物为TN、TP、COD，利用综合污染指数法对研究区2017年水质进行综合评价，进而选取源强系数法、输出系数法对柏条河流域内4种污染源(农村生活污水、城市生活污水、农业面源、畜禽养殖)和3种污染物(TN、TP、COD)进行模拟计算，并通过等标污染负荷法对流域内非点源污染进行综合分析，得出以下结论及建议： 1) 柏条河流域水质整体较好，但存在个别月份水质不达标情况，且丰水期水质劣于枯水期水质。 2) 从污染源的角度分析，柏条河流域4种污染源所产生的污染负荷贡献率依次为农村生活污水 > 农业面源 > 城镇生活污水 > 畜禽养殖。因此柏条河流域要减少非点源污染，应重点加强对农村生活污水的治理，除了加强水污染宣传、设立专门的奖惩制度外，还应加快农村污水处理站和相关污水处理设施的建设。 3) 从污染物的角度分析，研究区内三种污染物的总等标污染负荷分别为TN (56.17%)、TP (35.5%)、COD (8.2%)，流域内最严重的污染物是TN。 4) 从乡镇(街道)角度分析，研究区内污染负荷最严重的乡镇(街道)为丽春镇，其次为唐昌镇、胥家镇，需得到重点治理。
system: [SYSTEM]

user: 摘要 随着信息化技术的不断发展，信息化社会的到来，数字化校园建设已成为高等学校发展的必然趋势，也是高校建设的重要组成部分，它是一项基础性、长期性和经常性的工作。为建设数字化校园，建设智能校园，本设计构建了一个校园导游系统。该系统由STC89C52单片机搭配树莓派3B+微型计算机来完成此次设计。单片机部分负责校园环境数据采集，树莓派部分负责完成语音识别、路径查询规划、语音合成的功能。该导游系统设计为一个WEB应用，运用Python语言下的Django框架实现，用户在WEB端发起语音输入请求，系统进行录音后调用百度语音识别API完成语音识别，调用高德地图的JS API来实现路径规划的功能。本系统完成了用户请求到响应的一系列逻辑代码的编写，配合外部硬件实时监测校园环境，最终设计出一款适合校园使用的导游系统。
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 各大高校近年来快速的发展和扩建，校园面积和在校学生均不断增加，且与外界的交流活动日趋频繁，来校参观访问的人员日益增多。而校园面积大且建筑物分布错综复杂，这就有必要设计一款校园导游系统，以便来访者查询校园信息和获取导航的服务。而且随着信息化技术的不断发展，信息化社会的到来，数字化校园建设已成为高等学校发展的必然趋势，也是高校智慧校园建设的重要组成部分。校园导游系统能提高校园信息化水平，给来访者提供直观的校园印象以及提供优质的多媒体校园导游服务 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]。 校园导游系统已有较多开发，从基于51单片机、基于APP、到基于微信小程序来实现需求信息的输入、地理信息识别、目的地址信息输出等。张红等 [ 4 ] 基于MCS51单片机设计校园导游系统，能够迅速处理各模块信号，可实现基本功能，但数据处理能力有限，很难扩展其他功能。邵家勇 [ 5 ] 基于GIS设计校园导游系统，采用GIS技术结合JAVA语言以及电子地图制作软件，采用经典的最短路径算法，再进行路径规划，能实现当前位置信息获取，以及自动规划前往目的地的路线，但不具有语音播报功能，且查找方法单一。基于移动终端的校园导游系统 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 6 ] 是智能手机广泛应用以来被运用的方法，可以满足地图的放大缩小功能、位置查询搜索功能以及校园介绍等基础服务，且携带方便，灵活，但需要使用智能手机且下载APP或关注微信小程序，一些老一辈的人不使用智能手机，初来乍到学校的人也不知道有此类应用。 为了改善以上校园导游系统的不足，本文运用树莓派3B+微型计算机 [ 7 ] 的强大计算和数据处理能力，结合单片机处理传感器采集的物理信号的灵活性，采集校园环境信息及处理导游路径、定位及语音图像等导游服务的实际需求信息，设计一个校园导游系统的WEB应用，实现语音/触摸式命令输入，高德地图导航，语音/图像式结果输出，并安置于校园重要交通路口，提高使用者的用户体验。这种通过语音输入命令需求的方式特别适用于当下新冠疫情持续的情况，可以减少接触，预防交叉感染。
system: [SYSTEM]

user: 2. 系统总体架构 校园导游系统的总体系统框架如图1所示，系统由两大模块构成：数据采集模块及数据处理模块。数据采集模块由STC89C52单片机完成，包括DHT11温湿度传感器模块和GPS北斗ATGM336H模块。P2.0口与DHT11的Data口连接，根据传感器的时序编写程序的得到温湿度数据；P3.0 (RXD)与GPS模块的TX引脚相连接，通过程序解析出经纬度的数据。单片机的P3.1 (TXD)与HC-05蓝牙模块的TX相连接发送数据给树莓派。数据处理模块主要由树莓派3B+微型计算机完成。树莓派3B+提供Django的运行环境，根据STC89C52传输的信息调用高德地图地址编码API [ 8 ] [ 9 ] 完成定位，利用Python语言向百度API发出请求完成语音识别和语音合成的功能，识别目的地以后调用高德地图的JS API，然后将导航页面渲染出来则完成显示，语音识别的录音由外接麦克风设备完成，由于树莓派3B+自带音频输出口，故可直接借助扬声器播放导航路线。 图1. 系统结构框图
system: [SYSTEM]

user: 3. STC89C52信息采集系统设计 STC89C52组成的信息采集系统电路原理图如图2所示。该系统主要包括STC89C52最小系统电路模块、ATGM336H-5N的GPS模块、DHT11温湿度传感器模块和HC-05蓝牙通信模块。GPS模块用来采集人员定位，即经纬度信息；DHT11温湿度传感器模块用来采集校园的温湿度；在完成经纬度数据和温湿度数据采集后，通过蓝牙模块将数据传送给树莓派，完成了系统的信号传递。 图2. 信息采集系统原理图 3.1. GPS模块数据获取 根据GPS模块数据手册得知，本次设计中所需要用到的经纬度数据出现在以$GPRMC开头的数据块中，软件设计需要做的就是按照数据块中经纬度数据所在的位置，提取GPS模块传输过来的经度纬度数据。例如ATGM336H-5N模块串口传输回来的数据中有一块数据为“$GPRMC， 084852.000， A， 2236.9453， N， 11408.4790， E， 0.53， 292.44， 141216， A * 75”，则对应的2236.9453为纬度数据，11408.4790为经度数据。其程序流程图如图3所示。 图3. GPS模块数据解析流程图 3.2. DHT11温湿度数据采集 DHT11数字温湿度传感器 [ 10 ] [ 11 ] 是一款含有已校准数字信号输出的温湿度复合传感器，其传感器包括一个电阻式感湿元件和一个NTC测温元件，并且与一个高性能的8位单片机相连接，因此该模块具有响应速度快，抗干扰能力强，性价比高的特点。 单片机与DHT11传感器之间的通讯和同步通过DATA脚来实现，数据格式为单总线数据格式，一次完整的数据传输为40 bit，高位首先传输出来。其数据格式为：8 bit温湿度整数数据+8 bit湿度小数数据+8 bit温度整数数据+8 bit温度小数数据+8 bit校验和。因此，分析好DHT11传感器的时序才能进行软件设计并最终完成对环境温湿度的读取。其流程图如图4所示。 图4. DHT11模块读取数据流程图
system: [SYSTEM]

user: 4. 导游系统WEB应用设计 导游系统基于树莓派3B+微型计算机完成，选择基于Python语言的Django框架来进行开发，整个系统围绕校园导游、校园环境数据展示、校园风采展示和校园师资力量展示的需求展开。导游的功能是设计重点，其中需要调用各种云端服务API来完成整个导游过程，校园实时环境展示的功能的重点在于完成STC89C52与树莓派之间的蓝牙通信，另外两个需求的设计只需要设计相关网页进行展示即可。 4.1. 导游系统整体业务逻辑 系统初始化时，读取本地存储的温湿度数据和经纬度数据，并且开启线程读取串口数据，每隔30秒更新一次数据文件，导游界面展示环境数据的部分通过JS代码也每隔30秒刷新数据，此时界面就完成了校园环境数据的显示。 当用户点击导航服务后，直接跳转至目的地输入界面，检测是否有语音输入，后台调用树莓派资源开始进行录音，并将录音文件上传至百度云端进行语音识别，解析云端返回的JSON数据即可得到语音识别结果，通过JS将识别结果输入到搜索栏中并开始导航，展示导航最优结果。目的地址还可通过按键输入，浏览器通过AJAX发送请求给后台服务器，然后开启搜索导航。 校园风采展示和校园师资力量展示可通过语音或按键输入后链接到校园网相关信息进行展示。 4.2. 语音识别和语音播报功能 本系统可以通过语音输入和手动输入目的地的方式进行导游。语音识别通过调用百度语音识别API来实现，语音播报的录音文件通过调用百度语音合成API来实现 [ 12 ] [ 13 ]，导游结果通过高德地图开放平台提供的高德地图JS API来实现。语音识别和结果播报的流程图如图5和图6所示。 图5. 语音识别模块流程图 图6. 结果播报模块流程图 4.3. 树莓派蓝牙接收校园环境数据 对于简单的公式，可以直接以文本方式输入；对于复杂的公式，可以考虑使用公式编辑器，或者将公式制作成图片后插入文中。编辑公式的过程中要特别注意减号与连字符的区别，前者较长，后者较短。 树莓派3B+自带蓝牙模块，在完成树莓派与HC-05蓝牙模块的配对后，进行串口通信的编程来接收STC89C52传输过来的数据。在树莓派上调用Python中的pyserial模块来完成STC89C52与树莓派之间的通信，pyserial中封装了树莓派对串口的访问，故完全按照串口通信数据接收方式来接收数据即可，接收数据的软件设计流程图如图7所示。 图7. 环境数据接收流程图
system: [SYSTEM]

user: 5. 结语 本文通过结合STC89C52单片机和树莓派3B+微型计算机，完成校园环境数据的采集和地理位置数据的采集，并通过语音或手动输入目的地址的方式，完成语音识别及地址导航、语音播报、校园信息导览等功能，实现校园导游服务。本文的一个主要贡献是将校园环境数据嵌入导游系统，让来访者在熟悉校园布局的同时知道校园的温湿度等信息；另一个主要贡献是该系统具有语音识别功能，来访者可以不通过接触输入命令，减少了与机器的接触，在新冠疫情持续的情况下非常适用。 本设计是一套WEB系统，可移植性强，可扩展性强，可以将其扩展成为校园导游微信小程序、校园导游APP、校园导游公众号等各种服务形式，只要稍加配置便能开发出更多服务形式。同时使用的是Python环境下的Django框架的开发，由于Python和Django都有丰富的库函数可以用来调用，本系统还能够在导航的基础上开发出更多的功能。 但是本系统也存在需要改进优化的地方，由于是一套服务系统若能不受环境限制的使用是最好的，但本系统的语音识别和语音合成需要连接互联网访问百度云智能服务器完成语音识别和语音合成，这也是本次设计中需要联网的两大部分。今后改进的方向在于能否在本地端完成语音识别和语音合成，完成离线识别的功能，那么系统的使用就少了互联网的限制，更好地提供校园服务。
system: [SYSTEM]

user: 摘要 生成对抗网络(Generative Adversarial Network)在正面人脸图像生成方面大放异彩，生成的正面人脸极其逼真受到研究人缘的青睐。但其强大的图像生成能力源自于其训练和使用过程中巨大的计算量，GAN结构越复杂，其计算量需求，这极大地限制了其交互式部署。为增强其部署的便利性，减少GAN的计算量需求，本文提出了一种通用的压缩算法，该算法对人脸转正GAN进行了压缩，减少了GAN中生成器的推理时间和模型大小。本文的实验证明了本文算法在相较于原网络大幅减少了计算量的情况下，压缩后的GAN网络仍然保持了较好的图片质量。
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 人脸正面化是一项旨在将各种视角下的人脸对齐到规范位置(即正面)的计算机视觉处理任务。2D/3D纹理映射 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]，统计建模 [ 4 ] [ 5 ] 和基于深度学习的方法 [ 6 ] [ 7 ] 都在这一领域取得了一定进展。 人脸正面化生成为人脸数据扩充提供了一种有效的方式，在数据量小的情况下可以通过这一方法扩增数据量。还有一些研究人员用其提高非受限环境下人脸识别的正确率，也取得了很好的效果。TP-GAN (Twopathway GAN) [ 7 ] 是第一个用双通路结构来进行人脸生成的，这使得它能同时关注整体结构和局部细节。CR-GAN [ 8 ] 的双通路架构被用来学习完整的嵌入空间。FF-GAN [ 9 ] 是基于3D人脸模型的GAN。PIM [ 10 ] 对TP-GAN做了一些改进。具体地说，这种改进是使用了一种域自适应策略，可以提高具有极端姿势变化的面部的识别性能。 使用GAN进行正面人脸生成比以往基于CNN (Convolutional Neural Networks)的方法需要的计算强度多很多倍，甚至是高1~2个数量级。例如TP-GAN有很好的生成效果，但是模型复杂，训练耗时，与MobileNet-v3的0.44G MAC (multiply-accumulate)相比，TP-GAN生成一个图像消耗281G MAC，不仅需要训练全局网络，还要训练多个补丁网络，另外其数据处理也有很高的延迟，这极大地限制了它的使用场景。如下图1，清晰、逼真的生成结果的代价就是大量的计算需求，在模型大小相差不多的情况下，人脸生成GAN也比用于识别的CNN所需计算量多很多。 图1. 图像生成GAN需要的计算量比图片分类CNN多得多 近日，来自MIT、Adobe、上海交通大学的研究者提出了一种用于压缩条件GAN的通用方法 [ 11 ]。这一新技术在保持视觉保真度的同时，将pix2pix，CycleGAN和GauGAN等广泛使用的条件GAN模型的计算量减少到1/9~1/21。本文提出了一种算法，将此思想应用到人脸转正的GAN模型上来。实验证明，改进后的模型显著地减少了进行人脸转正工作的计算量，压缩后GAN所需计算量减少了7~19倍，生成图片的质量仍然得到了很好地保持。
system: [SYSTEM]

user: 2. 相关工作 2.1. GAN GAN使用对抗的学习方案，通过生成器和判别器之间的零一博弈，使双方都在训练上有所改进。生成对抗网络的目标函数可以表示为： min G max D E x ~ p data [ log D ( x ) ] + E z ~ p z [ log ( 1 − D ( G ( z ) ) ) ] (1) 其中，x取样自真实的样本分布，z取样自噪声的随机分布。G和D分别表示生成网络和对抗网络。通过这种机制，GAN可以很好地发现从源数据域到目的数据域的映射。基于它的这一特性，研究人员挖掘出了其在图像生成方面的巨大潜力。随着GAN模型的不断发展，人脸正面化取得了显著成就。Twopathway GAN (TP-GAN) [ 12 ] 率先提出了一种用于正面人脸合成的两通道方法，该方法能够捕获局部细节并同时理解全局结构。此后不久， [ 13 ] 开发了一个基于GAN的框架，该框架重新组合了不同的身份和属性，以在开放域中合成人脸时保留身份。之后的PIM [ 10 ] 以相互促进的方式共同学习姿势不变特征提取和人脸合成。 2.2. 模型加速 为了减少模型权重中的冗余，加速深度学习模型的训练进程，研究人员提出了一种对模型中各个层之间的连接进行剪枝的方法，并以某些特定的硬件来加速其运行。一些后续的研究工作指出可以修剪所有的卷积滤波器来提高计算的规律性。用于模型压缩的AutoML (AMC) [ 14 ] 利用强化学习来自动确定每层的修剪率。后来，Liu等人 [ 15 ] 用进化搜索算法代替了强化学习。 2.3. 知识蒸馏 Hinton等 [ 16 ] 首次提出了知识蒸馏的概念，用于将较大的教师网络中的知识转移到较小的学生网络中，学生网络被训练来模仿教师网络的行为。有几种方法利用知识蒸馏来压缩识别模型 [ 17 ]。最近，Aguinaldo等人 [ 18 ] 采用这种方法来加速无条件GAN。与他们不同的是，韩松等人 [ 11 ] 专注于条件GAN。他们对条件GAN进行了几种蒸馏方法的实验，但是仅观察到了边际改进，不足以进行交互式应用。所以要达到压缩人脸生成GAN的目的，还需要结合NAS技术。 2.4. NAS 神经体系结构搜索(NAS)已成功设计出了在大型图像分类任务中胜过手工设计的神经网络体系结构 [ 19 ] [ 20 ] [ 21 ]。为了有效地降低搜索成本，研究人员最近提出了一步法(One-Shot)神经网络模型搜索框架 [ 22 ] [ 23 ] [ 24 ] [ 25 ]，其中不同的候选子网可以共享同一组权重。尽管所有这些方法都专注于图像分类模型，但我们仍可以使用这项技术来寻找高效的人脸生成GAN架构。
system: [SYSTEM]

user: 3. 方法 对人脸生成GAN进行压缩有两个难点。首先，GANs的训练动态本质上是高度不稳定的。其次，识别模型和生成模型之间的巨大架构差异使得现有CNN压缩算法难以直接被应用。为解决上述问题，韩松等 [ 11 ] 提出了针对有效生成模型量身定制的训练协议，并通过神经体系结构搜索(NAS)进一步提高了压缩率。整体架构如图2所示，使用ResNet生成器作为示例。①使用预训练教师生成器G，我们蒸馏了一个更小的“one-for-all”学生生成器，它包含所有可能的通道数量，我们在每个训练步骤选择不同通道数量的学生生成器。②然后我们可以从“one-for-all”生成器中提取很多的子生成器，并评估它们的表现。提取出的子生成器不需要再次进行训练，这就是使用“one-for-all”生成器的好处。③最终，我们选择在给定压缩比率和指标下表现最好的子生成器，进行微调，就获得了最终的压缩模型。 本文将这一思想运用于人脸生成GAN上，实验证明了其对人脸生成GAN的有效性。 图2. GAN压缩框架 3.1. 训练目标 人脸正面化GAN的目标是学习从侧面人脸X到正面人脸Y的映射函数函数G，可使用成对的数据进行训练( { x i ， y i } i = 1 N ， x i ∈ X 且 y i ∈ Y )。N表示训练图片的数目。模型学习目标形式化如下，其中 E x ， y ≜ E x ， y ~ p data ( x ， y ) ， ‖ ‖ 1 表示L1正则模。 L recon = E x ， y ‖ G ( x ) − y ‖ 1 (2) 3.1.1. 继承鉴别器 尽管旨在压缩发生器，但鉴别器D也会存储训练好的GAN中的知识，用来发现当前生成器的弱点 [ 26 ]。因此，本文采用相同的鉴别器架构，使用来自教师的预先训练的权重，并让压缩好的生成器和鉴别器一起进行微调。在本文实验中，可以观察到预训练的鉴别器可以指导学生生成器的训练。使用随机初始化的鉴别器通常会导致严重的训练不稳定和图像质量下降。GAN目标的形式化为： L cGAN = E x ， y [ log D ( x ， y ) ] + E x [ log ( 1 − D ( x ， G ( x ) ) ) ] (3) 本文模型中，使用教师鉴别器D'的权重初始化学生鉴别器D。G和D使用标准的minimax优化进行训练。 3.1.2. 中间特征蒸馏 CNN模型压缩的一种广泛使用的方法是知识蒸馏 [ 17 ] [ 27 ]。通过匹配输出层的逻辑分布，可以将暗知识从教师模型转移到学生模型，从而提高学生模型的表现。但是，人脸生成GAN会输出确定性图像，而不是概率分布。因此，很难从教师模型的输出中提取暗知识。 为了解决上述问题，本文模型改为从教师生成器的中间表示形式提取暗知识，如先前的工作 [ 17 ] 所述。模型中间层包含更多通道，提供更丰富的信息，并允许学生模型除输出外获取更多信息。可以将蒸馏目标形式化为 L distill = ∑ t = 1 T ‖ G t ( x ) − f t ( G ′ t ( x ) ) ‖ 2 (4) 其中 G t ( x ) 和 G ′ t ( x ) 是在学生和教师模型中所选择的第t层的中间特征激活函数，T表示层数。1 × 1卷积层f t 将学生模型的特征映射到教师模型的特征中相同数量的通道，以共同优化G t 和f t ，以最大程度地减少蒸馏损失l distill 。 3.1.3. 中间特征蒸馏 本文最终目标函数如下： L = L cGAN + λ recon L recon + λ distill L distill (5) 其中，超参数λ recon 和λ distill 控制每个项的重要程度。 3.2. 高效的生成器设计空间 选择一个设计良好的学生模型架构对于最终进行知识蒸馏至关重要。一般地，单纯地缩小教师模型的通道数并不能简单地生成一个紧凑的学生模型。经常地，在减少了4倍的计算量之后，性能开始显着下降。可能的原因之一是现有的生成器架构经常使用来自图像识别模型的 [ 28 ] [ 29 ] [ 30 ]，这也许不是图像合成任务的最佳选择。下面，本文展示了如何从现有的GAN生成器中获得更好的架构设计空间，并在该空间内执行神经架构搜索(NAS)。 3.2.1. 卷积分解和层敏感性 通常地，有效的CNN设计广泛采用了分解版本的卷积(depthwise + pointwise) [ 31 ]，在表现与计算量之间的取得了很好的平衡。本文发现使用分解卷积也适用于GAN中的生成器设计。但是，将分解卷积直接应用于所有卷积层(如在分类器中)将大大降低图像质量。在某些层使用分解卷积会造成性能下降，而其他层则不会。此外，GAN的层敏感性与识别模型的不同。例如，在ResNet生成器 [ 32 ] 中，resBlock层消耗了大部分模型参数和计算成本，几乎不受分解的影响。相反，上采样层参数要少得多，却对模型压缩相当敏感。 3.2.2. 使用NAS自动减少通道 现有的发生器通常在所有层之间使用人工设置的通道数，其中存在冗余并且远非最佳。为了进一步提高压缩率，本文使用通道修剪 [ 12 ] [ 14 ] [ 33 ] [ 34 ] [ 35 ] 在生成器中自动选择通道宽度，以消除冗余，再次减少计算量。本文模型支持对通道数的细粒度选择，对于每个卷积层，可以从8的倍数中选择通道数，这可以平衡MACs和硬件并行性。 给定可能的通道配置 { c 1 ， c 2 ， ⋯ ， c K } ，其中K是要修剪的层数，本文试图使用神经体系结构搜索找到最佳的通道配置 { c 1 ∗ ， c 2 ∗ ， ⋯ ， c K ∗ } = arg min c 1 ， c 2 ， ⋯ ， c K l ，s.t. MACs < F t ，其中F t 是计算约束。通常，直接的方法是遍历所有可能的通道配置，训练它们直至收敛，然后从中评估并选择性能最佳的生成器。但是，随着K的增加，可能配置的数量呈指数增长，并且每种配置可能需要在每个阶段设置学习率和权重的不同超参数，非常耗时。 3.3. 解耦训练和搜索 为了解决这个问题，本文模型遵循一步法神经体系结构搜索方法的最新研究 [ 23 ] [ 25 ] [ 36 ]，将模型训练与体系结构搜索分离。首先训练一个支持不同通道数的“once-for-all”网络 [ 25 ]。具有不同数目通道的每个子网都经过相同的训练过程，可以独立运行。子网与“once-for-all”网络共享权重。图2说明了整个框架。假设原始教师生成器具有 { c k 0 } k = 1 K 个通道。对于给定的信道编号配置 { c k } k = 1 K ， c k ≤ c k 0 ，通过从“once-for-all”的相应权重张量中提取开始的 { c k } k = 1 K 通道来获得子网的权重。遵循Guo等人的理论 [ 36 ]，在每个训练步骤中，使用一定的通道数配置对子网进行随机抽样，计算输出和梯度，并使用学习目标来更新提取的权重(等式5)。由于前几个通道的权重被更频繁地更新，因此它们在所有权重中扮演着更为关键的角色。 在训练了“once-for-all”网络之后，通过直接在验证集上评估每个候选子网的性能来找到最佳子网。由于“once-for-all”网络经过权重共享的方式直接训练，因此无需进行微调。通过这种方式，可以将训练和搜索生成器体系结构分离开来：只需要训练一次，然后就可以在无需进一步训练的情况下评估所有可能的通道配置，并选择最佳的作为搜索结果。然后将所选择的网络进行微调来进一步提升它的表现。
system: [SYSTEM]

user: 4. 实验 4.1. 实验设置 4.1.1. 模型 本文在以下两种模型上进行实验以论证方法的有效性。 TP-GAN [ 12 ] 是一个能够考虑整体和局部信息的双路径对抗生成网络，可以用于从单一侧面照片合成高清晰的正面人脸图像。通过该方法合成的人脸图像能够很好地保留身份特征，并且可以处理大量不同姿势和光照的图片。 CR-GAN [ 8 ] 也是一个双路径生成对抗网络，除了一个重建路径外，还引入了一条路径以保持学习到的嵌入空间的完整性。这两条路径以参数共享的方式进行协作和竞争，从而极大地提高了能力。 4.1.2. 数据集 MultiPIE数据集 [ 37 ] 是在受控环境中用于人脸合成和识别的最大公共数据库。MultiPIE数据库包含337个身份个体，每个个体下含有20种光照、15种姿态以及两种标签，分成四个时间段拍摄而成。并且，数据库中还有少量的高像素度的人脸图片供研究使用。整个MultiPIE数据库共有超过750，000张人脸图像，是一个大规模的能用于多姿态人脸识别的数据库。本文实验使用前200名受试者的图像进行训练，其中包括在 ± 90˚内具有13个姿势和20个照明水平的样本。其余137个身份的样本构成了测试集，而表达和照明中性的样本构成了画廊。请注意，训练和测试集之间没有重叠的科目。 CAS_PEAL_R1数据集 [ 38 ] 是一个公开发布的大规模中国人人脸数据库，其姿态，表情，配饰和灯光变化都受到控制。它包括1040人的30，863张灰度图片，其中男性595名，女性445名。 4.1.3. 实验细节 为了训练本文模型，需要成对的人脸图像，其中是侧面人脸图像，是正面人脸图像。首先，需要将所有图片修剪到128，128 [ 16 ]。所使用的身份保留网络在MS-Celeb-1M上进行预训练，并在Multi-PIE的训练集上进行微调。对于CAS-PEAL-R1，所有图片都被设置为灰度图片。用于训练CAS-PEAL-R1的身份保留网络已在MS-Celeb-1M的灰度图片上进行了预训练。 4.2. 结果 4.2.1. 身份保留能力 为了定量地论证压缩后模型的身份保留能力，本文评估了在合成出的人脸图片上进行人脸识别的准确率。本文使用一个训练好的29层Light-CNN做为人脸识别模型来提取特征，然后用余弦距离度量来计算这些特征的相似度。大姿态下的人脸图片提供的信息太少，使得模型很难在生成的正面人脸图片中保留身份信息。表1比较了在MultiPIE数据集上不同角度下各个模型的表现，表2比较了在CAS_PEAL_R1数据集上不同角度下各个模型的表现，结果都以rank-1识别率表示。如表所示，各个角度下的表现，原模型与压缩模型都相当接近。 Table 1 Rank-1 recognition rate from various angles on the MultiPIE dataset (% 90° 75° 60° 45° 30° 15° Avg TP-GAN 64.64 77.43 87.72 95.38 98.06 98.68 86.99 CR-GAN 71.60 92.50 97.00 98.60 99.30 99.40 93.07 TP-GAN(c) 60.73 72.32 83.65 92.19 96.01 97.24 83.69 CR-GAN(c) 67.84 88.21 93.37 95.28 97.15 98.75 90.10 表1. MultiPIE数据集上各个角度下的rank-1识别率(%) Table 2 Rank-1 recognition rate on the CAS_PEAL_R1 dataset (% Pitch(-15˚) Pitch (0˚) Pitch (+15˚) Yaw 0˚ 15˚ 30˚ 45˚ Avg_1 15˚ 30˚ 45˚ Avg_2 0˚ 15˚ 30˚ 45˚ Avg_3 TP-GAN 98.86 98.94 98.89 97.62 98.58 100 99.94 98.71 99.55 97.68 97.73 97.45 95.83 97.17 CR-GAN 83.98 83.91 83.71 80.38 82.86 97.61 95.80 89.73 94.38 89.74 89.44 87.95 83.90 87.76 TP-GAN(c) 97.73 96.94 97.47 96.52 97.16 99.57 99.43 97.18 98.93 95.93 95.42 94.17 93.28 94.70 CR-GAN(c) 80.73 80.26 80.43 79.92 80.34 95.25 93.74 87.10 92.03 87.32 87.07 85.28 80.15 84.96 表2. CAS_PEAL_R1数据集上的rank-1识别率(%) 4.2.2. 模型压缩效果 在表3中，记录了在MultiPIE数据集上对TP-GAN，PIM和CR-GAN进行压缩的定量结果。通过使用“once-for-all”网络中性能最佳的子网，这一GAN压缩方法可实现较大的压缩率。它可以将人脸生成GAN的计算量减少7~25倍，并将模型的参数量缩小5~31倍，从上一节可以看到，在这么大的压缩比下，模型的表现下降极小。这说明了该方法的有效性。 Table 3 Quantitative evaluation of GAN compressio 模型 方法 参数 MACs TP-GAN 原始 14.3 M 78.3 G 压缩 0.52 M (27.3×) 4.03 G (19.4×) PIM 原始 12.7 M 57.9 G 压缩 0.84 M (15.1×) 5.17 G (11.2×) CR-GAN 原始 10.5 M 32.4 G 压缩 1.81 M (5.8×) 4.43 G (7.3×) 表3. 定量评估GAN压缩 4.2.3. 生成图片效果 在这一部分，我们在视觉上比较了不同模型与其压缩模型的正面人脸生成效果。图3展示了在MultiPIE数据集上的定性比较结果。图4显示了在CAS_PEAL_R1各个模型的生成效果。我们提供输入，其真实正脸图片，不同角度下原始模型的输出以及压缩模型的输出。从图片可以看出压缩后的模型仍然可以生成相当接近原模型的逼真人脸图像。 图3. MultiPIE数据集下各模型表现 图4. CAS_PEAL_R1数据集上各模型的表现 4.2.4. 加快硬件推断 对于现实世界的交互式应用程序，硬件上的计算加速比减少计算量更为关键。为了验证本文方法的实际有效性，本实验在几种具有不同计算能力的设备上测量压缩模型的推理速度。为了模拟交互式应用程序，我们使用1的批量大小。首先执行100次热身运行，并测量接下来100次运行的平均时间。结果如表4所示。注意到，与CPU相比，GPU上的加速效果不那么明显，这主要是由于GPU高度的并行性。 不过，专注于在可能无法使用强大GPU的设备上使模型更易于访问，以便更多人可以使用交互式人脸生成GAN应用程序。 Table 4 Measured memory reduction and latency speedu 模型 TP-GAN CR-GAN MAC减少 17.8× 11.7× 内存减少 2.3× 1.4× 3060TI加速 0.007 s (2.7×) 0.010 s (1.5×) I5 10400 CPU加速 0.13 s (3.2×) 0.67 s (2.5×) 表4. 测量内存减少和模型加速
system: [SYSTEM]

user: 5. 结论 本文借鉴韩松团队提出的通用压缩框架思想，提出了一种人脸生成GAN压缩算法，使用知识蒸馏和神经体系结构搜索，来减轻训练的不稳定性并提高模型效率。本文实验表明，本文方法在保留视觉质量的同时，可以有效压缩多个人脸生成GAN模型。