河道水面漂浮物識別檢測根據監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，形成數據實體模型，實時檢測河道水面的監控畫面。如出現數據集模型中的漂浮物就立即抓拍提醒。

隨著社會的發展和人們生活水平的進步，水污染問題也越來越嚴重，水資源監管和治理成為城市發展的一大困擾，水面上的漂浮垃圾不僅會影響河道生態安全并阻礙船舶航行，還會影響人們的身體健康。在環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。將監控現場攝像頭采集的視頻流接入到平臺，配置相關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，系統檢測到湖泊或池塘水面有垃圾漂浮物時，則立即發出告警，并抓拍和記錄。管理人員查看到告警消息，可協調工作人員前往現場處理。

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域，并確定這些區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YOLOv1跟YOLOv2的內容，我們需要回顧一下YOLOv1跟YOLOv2的內容。

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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測。借助AI算法，能有效彌補人工監控的不足，并減少人員巡視工作的強度，做到有異常立即處理，時刻保護水源環境，防范水環境生態污染。

人工智能技術已經越來越多地融入到視頻監控領域中，近期我們也發布了基于AI智能視頻云存儲/安防監控視頻AI智能分析平臺的眾多新功能，該平臺內置多種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，支持人臉結構化數據、車輛結構化數據、場景檢測類算法、行業類檢測算法、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通過先進的圖像處理和人工智能技術，及時探測和清除水面垃圾，以維護水體的生態平衡和環境衛生，有助于防止污染物擴散，確保河流的持續健康和清潔。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，基于此模型開發了一款帶GUI界面的基于YOLOv8的河道漂浮物實時檢測系統，可用于實時檢測河道漂浮物情況，以及時告警。