智慧水利水面漂浮物識別監測系統

智慧水利水面漂浮物識別監測系統

產品簡介：

智慧水利水面漂浮物識別監測系統是通過安裝在水面上方的高清攝像頭或無人機等設備，采集實時圖像或視頻數據，借助深度學習算法(如卷積神經網絡CNN)和傳統圖像處理方法(如邊緣監測、顏色識別、形態學操作等)有效提取和識別水面上類型的漂浮物，不僅具有高精度和高效率的特點，還行，對于提高水域生態環境監控、污染治理、以及水體保護具有重要意義。

應用領域：

城市河流與湖泊管理、海洋環境保護、港口與碼頭運營 、旅游景點維護、環境科學研究等。

系統介紹：

該系統是基于YOLO11開發應用的。YOLO11是Ultralytics最新的實時目標監測器，憑借著更高的精度和速度重新定義了可能性。

除了傳統的目標監測外，YOLO11還支持目標跟蹤、實例分割、姿態估計等視覺任務。

YOLO11 關鍵改進點:

增強特征提取：通過改進 Backbone 和 Neck架構，新增了 C3k2和 C2PSA等組件，提升了目標監測精度。

(2)優化效率和速度：重新設計了架構，優化了訓練流程，提高了處理速度。

(3)更高精度與更少參數：YOLO11m 在 coco 數據集上實現更高的 mAP，且參數減少 22%。

(4)多環境適應性：支持邊緣設備、云臺和 NVDIA GPU。

(5)任務支持：支持分類、監測、跟蹤、關鍵點姿態估計等視覺任務。

功能特點：

1、數據采集與預處理：采集實際水體中污染河道的漂浮物數據，并對采集的數據進行圖像標注及圖像預處理，有助于減少噪聲對監測精度的影響；

2、模型訓練：使用已標注的水面漂浮物圖像數據集進行 YOLO 模型的訓練，訓練網絡學習漂浮物的特征；

3、模型優化：根據模型的精度和推理速度進行調優，確保模型能夠在滿足監測精度的前提下，以較高的實時性運行；

4、模型性能對比：對比訓練出來的3種目標監測模型，并在驗證集上進行對比分析，比較各個模型在水面漂浮物數據集上表現的優劣。選擇最佳模型作為此項目監測模型；

5、開發可視化 GUI 界面：基于深度學習算法利用 Python 語言搭建了一款界面簡潔的軟件系統，可支持本地圖片、視頻以及rtsp 流實時監測，將監測結果通過可視化界面展示，能夠便捷、高效地完成監測任務；

軟件主要功能：

1.可用于實際場景中的水面垃圾監測，目前水中異物監測種類統一命名為 trash，后續可根據業務需求細化更多種類；

2.支持圖片、視頻及實時視頻流進行監測，同時支持圖片的批量監測；

3.界面可實時顯示目標位置、目標總數、置信度、用時等信息；

4.界面參數設置

本地圖片/視頻：可點擊選擇，指定到想要進行監測的圖片或者視頻所在文件夾地址，選擇想要進行的圖片或者視頻文件；

模型路徑：選擇指定文件夾下訓練好的 yolo 模型.pt 文件；

抽幀間隔：若顯卡配置過低，進行實時流進行監測需要設置每隔 x 幀監測一次 Rtsp 端口/賬號/密碼等；根據實際情況自行輸入Rtsp 開始時間/結束時間：(%Y-%m-%d %H:%M:%5)若不填寫是實時流，是填寫歷史視頻流。

系統應用：

水面漂浮物垃圾識別監測系統可以監測到河面上的垃圾懸浮物、水浮蓮等諸多垃圾，該系統還可以通過圖像識別技術完成24小時全天監管河道水面情況以及兩岸人員行為，如水面漂浮物垃圾識別監測系統監測到垃圾漂浮物以及人員異常行為時，會發出預警并且通知后臺水利大數據監控平臺，及時處理，形成閉環管理。