河道水面漂浮物识别检测 YOLO算法

河道水面漂浮物识别检测根据监控摄像头搜集江河或河道的水面视频，截取图片中带有海上漂浮物的照片，河道水面漂浮物识别检测训练所需照片，形成数据实体模型，实时检测河道水面的监控画面。如出现数据集模型中的漂浮物就立即抓拍提醒。

 

随着社会的发展和人们生活水平的进步，水污染问题也越来越严重，水资源监管和治理成为城市发展的一大困扰，水面上的漂浮垃圾不仅会影响河道生态安全并阻碍船舶航行，还会影响人们的身体健康。在环保场景中拥有丰富的算法，包括河道漂浮物检测、水面异常漂浮物检测、河道水体污染检测、饮用水水源地入侵检测等。将监控现场摄像头采集的视频流接入到平台，配置相关AI算法模型后，就能对视频流进行智能检测和分析了。如：在公园场景中，系统检测到湖泊或池塘水面有垃圾漂浮物时，则立即发出告警，并抓拍和记录。管理人员查看到告警消息，可协调工作人员前往现场处理。
 

 

YOLO及You Only Look Once，是一种目标检测算法，目标检测任务的目标是找到图像中的所有感兴趣区域，并确定这些区域的位置和类别概率。目标检测领域的深度学习方法主要分为两大类（如图1）：两阶段式（Two-stage）目标检测算法和单阶段式（One-stage）目标检测算法。 YOLO的速度是非常快的，因此广泛应用于河道水面漂浮物识别检测当中。主要基于YOLOv3来对YOLO算法进行学习，YOLOv3也会用到YOLOv1跟YOLOv2的内容，我们需要回顾一下YOLOv1跟YOLOv2的内容。

 

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可以对河道、湖面的垃圾漂浮物进行自动识别与实时预警，还能对饮用水水源地的人员入侵事件进行实时监测。借助AI算法，能有效弥补人工监控的不足，并减少人员巡视工作的强度，做到有异常立即处理，时刻保护水源环境，防范水环境生态污染。

 

人工智能技术已经越来越多地融入到视频监控领域中，近期我们也发布了基于AI智能视频云存储/安防监控视频AI智能分析平台的众多新功能，该平台内置多种AI算法，可对实时视频中的人脸、人体、车辆、物体等进行检测、跟踪与抓拍，支持人脸结构化数据、车辆结构化数据、场景检测类算法、行业类检测算法、人员行为类检测算法等。感兴趣的用户可以前往演示平台进行体验或部署测试。

 

河道漂浮物实时检测系统通过先进的图像处理和人工智能技术，及时探测和清除水面垃圾，以维护水体的生态平衡和环境卫生，有助于防止污染物扩散，确保河流的持续健康和清洁。本文基于YOLOv8算法框架，通过2400张训练图片（其中1920张训练集，480张验证集），训练出一个可用于检测河道漂浮物情况的有效模型。此外，为更好地展示算法效果，基于此模型开发了一款带GUI界面的基于YOLOv8的河道漂浮物实时检测系统，可用于实时检测河道漂浮物情况，以及时告警。