智慧水利水面漂浮物識別監(jiān)測系統(tǒng)

產品簡介：

智慧水利水面漂浮物識別監(jiān)測系統(tǒng)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(tǒng)圖像處理方法(如邊緣監(jiān)測、顏色識別、形態(tài)學操作等)有效提取和識別水面上各種類型的漂浮物，不僅具有高精度和高效率的特點，還行，對于提高水域生態(tài)環(huán)境監(jiān)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(huán)境保護、港口與碼頭運營 、旅游景點維護、環(huán)境科學研究等。

系統(tǒng)介紹：

該系統(tǒng)是基于YOLO11開發(fā)應用的。YOLO11是Ultralytics最新的實時目標監(jiān)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(tǒng)的目標監(jiān)測外，YOLO11還支持目標跟蹤、實例分割、姿態(tài)估計等視覺任務。

YOLO11 關鍵改進點:

增強特征提?。和ㄟ^改進 Backbone 和 Neck架構，新增了 C3k2和 C2PSA等組件，提升了目標監(jiān)測精度。

(2)優(yōu)化效率和速度：重新設計了架構，優(yōu)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(huán)境適應性：支持邊緣設備、云臺和 NVDIA GPU。

(5)廣泛任務支持：支持分類、監(jiān)測、跟蹤、關鍵點姿態(tài)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(jiān)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(yōu)化：根據模型的精度和推理速度進行調優(yōu)，確保模型能夠在滿足監(jiān)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(jiān)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(yōu)劣。選擇最佳模型作為此項目監(jiān)測模型；

5、開發(fā)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(tǒng)，可支持本地圖片、視頻以及rtsp 流實時監(jiān)測，將監(jiān)測結果通過可視化界面展示，能夠便捷、高效地完成監(jiān)測任務；

軟件主要功能：

1.可用于實際場景中的水面垃圾監(jiān)測，目前水中異物監(jiān)測種類統(tǒng)一命名為 trash，后續(xù)可根據業(yè)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(jiān)測，同時支持圖片的批量監(jiān)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(jiān)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(jiān)測需要設置每隔 x 幀監(jiān)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(tǒng)應用：

水面漂浮物垃圾識別監(jiān)測系統(tǒng)可以監(jiān)測到河面上的垃圾懸浮物、水浮蓮等諸多垃圾，該系統(tǒng)還可以通過圖像識別技術完成24小時全天監(jiān)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(jiān)測系統(tǒng)監(jiān)測到垃圾漂浮物以及人員異常行為時，會發(fā)出預警并且通知后臺水利大數據監(jiān)控平臺，及時處理，形成閉環(huán)管理。