河道水面漂浮物識別檢測 YOLO算法

河道水面漂浮物識別檢測根據(jù)監(jiān)控攝像頭搜集江河或河道的水面視頻，截取圖片中帶有海上漂浮物的照片，河道水面漂浮物識別檢測訓練所需照片，形成數(shù)據(jù)實體模型，實時檢測河道水面的監(jiān)控畫面。如出現(xiàn)數(shù)據(jù)集模型中的漂浮物就立即抓拍提醒。

隨著社會的發(fā)展和人們生活水平的進步，水污染問題也越來越嚴重，水資源監(jiān)管和治理成為城市發(fā)展的一大困擾，水面上的漂浮垃圾不僅會影響河道生態(tài)安全并阻礙船舶航行，還會影響人們的身體健康。在環(huán)保場景中擁有豐富的算法，包括河道漂浮物檢測、水面異常漂浮物檢測、河道水體污染檢測、飲用水水源地入侵檢測等。將監(jiān)控現(xiàn)場攝像頭采集的視頻流接入到平臺，配置相關(guān)AI算法模型后，就能對視頻流進行智能檢測和分析了。如：在公園場景中，系統(tǒng)檢測到湖泊或池塘水面有垃圾漂浮物時，則立即發(fā)出告警，并抓拍和記錄。管理人員查看到告警消息，可協(xié)調(diào)工作人員前往現(xiàn)場處理。

YOLO及You Only Look Once，是一種目標檢測算法，目標檢測任務的目標是找到圖像中的所有感興趣區(qū)域，并確定這些區(qū)域的位置和類別概率。目標檢測領域的深度學習方法主要分為兩大類（如圖1）：兩階段式（Two-stage）目標檢測算法和單階段式（One-stage）目標檢測算法。 YOLO的速度是非常快的，因此廣泛應用于河道水面漂浮物識別檢測當中。主要基于YOLOv3來對YOLO算法進行學習，YOLOv3也會用到Y(jié)OLOv1跟YOLOv2的內(nèi)容，我們需要回顧一下YOLOv1跟YOLOv2的內(nèi)容。

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可以對河道、湖面的垃圾漂浮物進行自動識別與實時預警，還能對飲用水水源地的人員入侵事件進行實時監(jiān)測。借助AI算法，能有效彌補人工監(jiān)控的不足，并減少人員巡視工作的強度，做到有異常立即處理，時刻保護水源環(huán)境，防范水環(huán)境生態(tài)污染。

人工智能技術(shù)已經(jīng)越來越多地融入到視頻監(jiān)控領域中，近期我們也發(fā)布了基于AI智能視頻云存儲/安防監(jiān)控視頻AI智能分析平臺的眾多新功能，該平臺內(nèi)置多種AI算法，可對實時視頻中的人臉、人體、車輛、物體等進行檢測、跟蹤與抓拍，支持人臉結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、車輛結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、場景檢測類算法、行業(yè)類檢測算法、人員行為類檢測算法等。感興趣的用戶可以前往演示平臺進行體驗或部署測試。

河道漂浮物實時檢測系統(tǒng)通過先進的圖像處理和人工智能技術(shù)，及時探測和清除水面垃圾，以維護水體的生態(tài)平衡和環(huán)境衛(wèi)生，有助于防止污染物擴散，確保河流的持續(xù)健康和清潔。本文基于YOLOv8算法框架，通過2400張訓練圖片（其中1920張訓練集，480張驗證集），訓練出一個可用于檢測河道漂浮物情況的有效模型。此外，為更好地展示算法效果，基于此模型開發(fā)了一款帶GUI界面的基于YOLOv8的河道漂浮物實時檢測系統(tǒng)，可用于實時檢測河道漂浮物情況，以及時告警。