根据国务院办公厅印发的《关于乡村加强和改进治理的指导意见》，文件中讲到了2035年，城市乡村公共服务、管理、安全保障水平等相关综合治理服务能力得有显著的提高，这样才能使得城市乡村社会基层治理彰显活力、和谐发展有秩序，并且在城市乡村的治理体系和治理的能力基本上要实现现代化的管理。在构建网络化管理、精细化的服务、信息化的支撑、加强基层社会治理的队伍建设的同时建设开放和共享基础管理的服务平台。打造网格配套网络升级版社会基层治理服务，为城市的智慧管理中的难点和重点问题解决提供强有力的支撑，提升基层治理的整体水平 [1] 。

随着城市化进程的加速，智慧城市基层治理面临着诸多挑战，如管理效率低下、信息孤岛现象严重、事件响应不及时等。为了应对这些挑战，本文将致力于研究如何利用人工智能和大数据技术，构建一套高效、智能的基层治理平台。具体而言，本文将探讨如何通过深度学习技术提高图像识别精度，如何利用大数据技术进行数据整合和分析，以及如何实现网格管理、事件管理和全景分析等核心业务模块的智能化升级。通过解决这些问题，本文将推动智慧城市基层治理向智能化、精细化方向发展。

在国内，智慧城市建设步伐持续加速，政府高度重视并加大对基层治理的投入，推动了一系列智慧城市试点项目。这些项目利用云计算、大数据、人工智能等信息技术，显著提升了城市基层治理的智能化水平。自然语言处理(NLP)技术在其中扮演了重要角色，极大地提高了基层政务服务的效率和质量。通过智能问答和自助办理系统，居民能够便捷地获取所需服务，如新生儿医保、户籍迁移等事务的办理流程、材料和地点等信息，甚至实现一键在线办理，显著优化了用户体验。卷积循环神经网络技术在智慧城市基层治理中的直接应用案例相对较少，但其在文本识别、图像分析等领域的卓越表现，为智慧城市的建设提供了有力支撑。例如，在智能交通系统中，能够高效应用于车牌识别、行人识别等场景，显著提升了交通管理的智能化水平 [2] 。

国际上，智慧城市基层治理同样成为各国城市发展的重要方向。西方国家强调多元主体参与和协作，政府、企业、社会组织等共同推动城市基层治理创新，数字化、智能化技术的应用日益广泛。自然语言处理(NLP)技术在国外的智慧城市基层治理中也发挥着重要作用，通过分析社交媒体言论，城市规划者能更准确地了解市民期望和关切，进而优化城市交通管理、环境监测等领域，提升城市运行效率。

然而，国内外在智慧城市基层治理中使用自然语言处理及卷积循环神经网技术时，仍面临数据质量和安全性、技术普及和应用能力等挑战。随着计算能力的提升和深度学习技术的不断进步，未来预计将涌现出更智能、更复杂的自然语言处理模型和图像识别模型，这些模型将提高语言理解和图像识别的准确性，并在更广泛的场景中应用。同时，数据资源的丰富和跨行业数据整合的推进，将使模型训练更加高效，进一步推动大数据、人工智能等技术在智慧城市基层治理中的普及和应用，为城市的可持续发展提供坚实支持 [3] - [5] 。

基层治理平台设计的主要贡献在于结合微服务 + GIS + NLP + TensorFlow|pytorch + 大数据等技术 [6] - [8] ，完成对网格化管理、智慧治理、事件管理等核心业务的赋能应用(如 图1 所示)。

网格化管理：主要是依赖于数字化管理平台基础上，其将所属区域划分成统一的标准单元网格，其中包括网格人员的划分。同时通过对单元网格的组织、地、物、事、人、情等等的可视化管理，建立了一种完善、高效的处置与监督相辅相成的形式。对后续的社区网格员巡查、信息的采集等网格化管理提供的便利的基础。

网格化管理还与大数据、人工智能等先进技术相结合，进一步提升了精准治理的效能。通过大数据分析和人工智能技术，网格化管理能够实现对治理对象的精准画像和智能预测，为治理工作提供更加科学、精准的指导。例如，在公共安全领域，网格化管理结合人工智能技术能够实现对安全隐患的自动识别和预警，及时消除安全风险。而当前现有的数字化管理平台可能更侧重于数据分析和报告生成，缺少网格化管理中的直接参与和实时响应。

针对多渠道来源上报的事件进行派遣和处理，提供事件上报、受理、转办、处置、反馈、办结、催办、延期、挂单、督办等功能。从发现新增→受理派遣→接受处置→核查确认→延期审核→接受处置；其中事件查询包含了事件编号、事件分类、状态、流程类型、上报人、网格、上报事件等；事件的各个环节设置相应的办理期限，自动计算环节超期情况，发送催办提醒，记录办理情况、超期情况。实现了事件的闭环管理，包括发现、受理、转办、处置、反馈等多个环节，提高了事件处理的效率和准确性。而当前现有事件处理系统可能更侧重于单一环节的处理，缺少闭环管理和多部门协同的能力(如 图2 所示)。

其中环境保护治理支持网格员自报自治环保事件，事件展示当前上报位置，处置前的事件图片和处置后的事件图片，对每周上报不满足30条的网格进行智能预警提醒。网格人员可以对于一些危害社区环境或周边环境的事情进行上报处理，将其污染发生地、时间、关系人、危害的程度和波及的范围进行描述清楚，并实时跟踪上级领导或者相关负责人审批处理意见，根据相关指示做出进一步的处理，直到该事件圆满的解决，为社区环境和周边环境打造一个舒适的居住环境做出有效的保障。网格化管理结合大数据、人工智能技术能够实现对环境质量的实时监测和评估，为环境保护工作提供有力支持，与当前现有环保管理系统相比，环境保护治理功能通过网格员的自报自治和数字化平台的跟踪处理，实现了环保事件的快速智能响应和有效解决。而当现有环保管理系统可能更侧重于宏观政策的制定和监管，缺少对具体环保事件的实时响应和处理能力。

我们通过引用大数据HDFS分布式存储以及消息队列kafka等相关技术，广泛搜集了涵盖人员、车辆、网格员事件上报、街道标牌、验证码等500万图片，按照99:1划分成训练集和验证集。数据利用中文语料库(新闻 + 文言文)，通过字体、大小、灰度、模糊、透视、拉伸等变化随机生成，包含汉字、英文字母、数字和标点共5000个字符。确保数据集的多样性和全面性。这些数据来源于多个渠道，包括但不限于监控摄像头、手机拍摄等，以尽可能覆盖各种实际应用场景。并对收集到的图像数据进行了严格的清洗工作，这包括去除模糊、重复或无关的图像，以及修正图像中的错误标签，确保数据集的准确性和可靠性。同时，我们还对图像进行了增强处理，如旋转、缩放、翻转等，以增加数据的多样性和模型的泛化能力。

为了进一步提高模型的训练效果，我们还对图像数据进行了归一化处理。这包括调整图像的尺寸、色彩空间等，使其符合CRNN模型的输入要求。归一化处理有助于减少数据间的差异，提高模型的训练效率和准确性。在数据预处理完成后，我们构造了数据提供器，分别用于训练和测试阶段的数据读取。训练数据提供器负责按照一定顺序和批次大小向模型提供训练数据，而测试数据提供器则用于在测试阶段向模型提供验证数据 [13] [14] 。通过这两个数据提供器，我们能够高效地管理和利用数据集，确保模型在训练过程中能够充分学习到数据的特征。

情感分析方面主要负责接收和预处理原始的居民反馈文本数据(如 表1 所示)。关键任务是将非结构化的文本数据转换成模型能够识别和处理的数值形式。首先，文本数据需要经过分词处理，将连续的文本切割成独立的词汇或子词单元。分词后，这些词汇或子词单元会被转换成对应的词向量，这是一种将词汇映射到高维空间的数值表示方法，能够捕捉词汇间的语义关系。同时还需要处理文本中的特殊字符、停用词以及进行词干提取或词形还原等操作，以净化文本数据，提高后续特征提取的准确性。为了与BERT层兼容，输入层还需要将处理后的词向量与BERT模型所需的特殊标记(如[CLS]、[SEP]等)进行组合，形成符合BERT模型输入要求的序列。

我们首要任务是明确网络架构的设计。深度卷积特征，以其鲁棒性、丰富性和高度的可训练性，已成为各类视觉识别任务中的首选工具，得到了广泛应用。在过往的一些研究已经利用卷积神经网络(CNN)来学习序列类似对象的稳健表征，特别是在场景文本识别领域 [14] 中有所体现。然而，这些方法大多依赖于CNN来提取整个图像的全局表征，随后再聚集局部深层特征以识别序列类对象的各个组成部分。由于CNN要求输入图像必须缩放至固定尺寸以匹配其预设的输入维度，所以它在处理长度变化多样的序列类似对象时有一定局限性。为了克服这一局限，在CRNN的底层结构中，卷积层能够自动地从每个输入图像中抽取出特征序列。同时我们在CRNN中引入了一种策略，即将深度特征转化为序列表示，以此实现对序列类对象长度变化的鲁棒性。并在卷积网络之上我们构建了一个递归网络层，该层负责对卷积层输出的每一帧特征序列进行精准预测。此外，还采纳了经过适度改良的LeNet()模型等架构 [15] [16] ，使其更加贴合本平台中常见的图像分类、等任务需求。

CRNN模型(见 图4 所示)的核心构成部分主要包括以下几个关键环节：1) 卷积层(Convolutional Layers)：Conv0：作为首个卷积层，它接收具有3个输入通道(适用于RGB图像)的图像，并输出10个通道的特征图。卷积核大小为5 × 5，步长设为1，同时采用SAME填充策略以确保特征图的尺寸保持不变。Conv1：第二个卷积层接收来自Conv0的10个通道输入，并输出20个通道的特征图。同样，卷积核大小为5 × 5，步长为1，且使用SAME填充。Conv2：第三个卷积层则进一步处理Conv1的输出，将20个通道输入转换为50个通道的输出。卷积核和步长设置与前两个卷积层相同，并继续采用SAME填充。2) 池化层(Pooling Layers)：每个卷积层之后都紧跟一个最大池化层(MaxPool2D)，其池化核大小为2 × 2，步长为2。这些池化层有效地减少了特征图的尺寸和参数数量，同时增强了模型的泛化能力。3) 全连接层(Fully Connected Layers)：FC1：首个全连接层将卷积层输出的特征图展平后作为输入，并输出256维的特征向量。FC2：第二个全连接层接收来自FC1的256维输入，并输出64维的特征向量。FC3：作为输出层，第三个全连接层接收64维的输入，并输出30维的特征向量，对应于30个类别的分类任务。4) 激活函数：在每个卷积层以及前两个全连接层之后，采用激活函数，以引入非线性因素，从而提升模型的表达能力。5) 在输出层，使用Softmax激活函数，将输出转换为概率分布，从而便于进行多分类任务 [17] [18] 。

在情感分析应用场景中，NLP模型我们采用了TensorFlow这一强大的深度学习框架，并结合预训练的BERT模型来构建我们的情感分析模型。BERT模型在大量无标签数据上进行了预训练，因此具有强大的语言表征能力，能够捕捉到文本中的深层次语义信息。

我们设计的模型主要由输入层、BERT层和分类层构成。输入层负责接收并处理预处理后的文本数据；BERT层则利用Transformer结构提取文本中的特征信息；最后，分类层根据提取到的特征对文本进行情感分类。以此处理居民反馈文本数据，用对网格员工作调查满意度实现情感分析，该模型由几个关键部分组成：1) 输入层：利用BERT的Tokenizer对文本进行分词，并将分词结果转换为BERT模型所需的词向量格式，将输入的文本数据转换为词向量。2) BERT层：通过BERT预训练模型的Transformer结构，对输入的词向量进行编码，生成富含上下文信息的特征向量，提取文本特征。BERT层输出的特征向量不仅包含了每个词汇或子词的语义信息，还蕴含了词汇间的依赖关系和整体文本的语义结构。这些特征向量将为后续的分类层提供有力的支持。3) 分类层：在BERT层输出的特征向量上应用一个全连接层和一个softmax函数，将特征向量映射到情感分类的概率分布上，输出情感分析结果。softmax函数能够将全连接层输出的得分进行归一化处理，将其转换为介于0到1之间的概率值，并且保证所有情感类别的概率之和为1。这样，每一个情感类别都对应一个明确的概率值，模型在输出时可以选择概率最高的情感类别作为最终的分类结果 [19] - [21] (见 图5 所示)。

整个训练过程是在配备有2.20 GHz Intel(R) Xeon(R) E5-2699 v4 CPU，64GB RAM and an NVIDIA A40(48G) GPU.的高性能工作站上开展。在CRNN神经网络模型训练期间，为了加速训练过程，将所有图像缩放到100 × 32。训练过程大约需要20小时左右才能达到收敛。测试图像的高度缩放为32。宽度与高度成比例缩放，但至少为100像素。并采纳了交叉熵或相对商损失函数以及Adam优化算法，Adam优化算法是一种鲁棒、基于梯度的优化策略，尤其擅长应对非凸优化难题及广泛的机器学习挑战。Adam算法的设计灵感源自两大著名的优化方法：RMSProp与AdaGrad。其核心亮点在于，通过计算梯度矩的运行平均值来智能地选择更新步长，从而提升了优化过程的效率与稳定性 [22] [23] 。此外，在解决多分类问题时，例如针对具有整数(即稀疏标签)特征等数据，精心选择了SparseCategoricalCrossentropy作为损失函数，公式如下：

$D_{KL}\left(P\Vert Q\right)={\displaystyle {\sum }_{x\in X}p\left(x\right){\log }_2\left(\frac{p\left(x\right)}{q\left(x\right)}\right)}$ (1)

以便更精确地衡量模型预测与实际标签之间的差异，进一步增强了模型的分类性能。针对独热编码类别标签特征等数据，则使用CategoricalCrossentropy作为损失函数，公式如下：

$H\left(p,q\right)=-{\displaystyle \underset{i=1}{\sum }p\left(x_i\right)\log \left(q\left(x_i\right)\right)}$ (2)

来避免梯度消失的问题，因为当目标值与预测值相差很大时，交叉熵的梯度相对于均方误差的梯度更大，可以使得模型的预测分布更加接近真实分布，在训练神经网络模型时具有良好的收敛性和鲁棒性(见 图6 所示)。

在情感分析NLP模型训练中，优化器采用Adam优化器，该优化器具有自适应学习率调整的特点，能够加快模型的训练速度并提高训练效果。学习率设置为0.0001，较小的学习率有助于模型在训练过程中保持稳定，避免过拟合。批量大小设置为16，批量大小的选择需要在计算资源和训练效率之间找到平衡点。训练轮数设置为50轮，确保模型有足够的时间学习数据中的规律。在训练过程中，监控验证集上的性能，以便在模型过拟合之前停止训练。用网格搜索法对NLP模型的超参数(学习率、批量大小、训练轮数、分类层中的神经元数量、dropout率等)进行优化。通过定义一个参数网格，并遍历所有可能的参数组合，使用交叉验证来评估每个组合的性能。最终选择性能最佳的参数组合作为最终模型的配置。同时使用k折交叉验证(如k = 5)来评估模型的性能。在每次交叉验证中，将数据集分成k个部分，使用k − 1个部分进行训练，剩下的一个部分进行测试。计算每个折叠的准确率、召回率和F1分数，并取平均值作为最终的评价指标。这些指标提供了模型性能的综合评估，通过交叉验证进行评估，预测结果的准确率、召回率和F1分数分别为85%、80%和82.5%。准确率反映了模型正确预测情感类别的比例；召回率反映了模型能够覆盖到的真实情感类别的比例；F1分数则是准确率和召回率的调和平均，能够综合反映模型的性能 [24] - [26] (见 图7 所示)。

在模型预测阶段，首先加载已训练好的CRNN和NLP模型，并对输入图像进行预处理以满足模型预测的要求。然后创建一个预测用的Executor实例，负责管理和执行预测任务。通过该Executor加载预测模型并顺利执行预测操作，以获取预测结果。这些预测结果被应用于网格管理、事件管理和全景分析等多个核心业务模块中。