河道水面漂浮物识别检测 YOLO算法详解

燧机科技SuiJi

于 2022-11-22 23:05:06 发布

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文章标签：人工智能深度学习算法目标检测

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/SuiJiAi/article/details/127991870

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本文介绍了一种基于YOLO算法的河道水面漂浮物实时检测方法。通过监控摄像头收集水面视频，利用YOLOv3训练模型，实现对漂浮物的有效识别与提醒。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

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

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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