基於深度學習的河道垃圾檢測系統設計（YOLOv8）
一、研究背景：AI 如何參與河道環境治理？
隨着城市化進程加快，河道、湖泊、水庫等水體中的塑料垃圾問題日益嚴峻。其中，塑料瓶因體積明顯、數量龐大、難以自然降解，已成為水環境污染治理中的重點對象。
傳統河道垃圾監測方式主要存在以下痛點：
- ❌ 人工巡查成本高、效率低
- ❌ 監測結果主觀性強，難以量化
- ❌ 無法實現實時、連續監控
- ❌ 難以形成數據閉環支撐決策
在此背景下，基於深度學習的目標檢測技術為河道垃圾自動識別提供了新的解決方案。
本項目以 YOLOv8 目標檢測模型 為核心，構建了一套 河道塑料瓶智能識別系統，並通過 PyQt5 桌面端應用 實現工程級落地，真正做到：
“模型可訓練、系統可運行、結果可展示、工程可復現”
源碼下載與效果演示
嗶哩嗶哩視頻下方觀看：
https://www.bilibili.com/video/BV1unTXzNESm
包含：
📦完整項目源碼
📦 預訓練模型權重
🗂️ 數據集地址（含標註腳本
二、系統總體方案設計
2.1 技術路線概覽
本系統採用經典但成熟的 AI 工程技術棧：
| 模塊 | 技術 |
|---|---|
| 目標檢測 | YOLOv8（Ultralytics） |
| 深度學習框架 | PyTorch |
| 圖像/視頻處理 | OpenCV |
| 圖形界面 | PyQt5 |
| 應用形態 | 桌面級智能檢測系統 |
整體流程如下：
圖像 / 視頻 / 攝像頭
↓
YOLOv8 推理模型
↓
塑料瓶目標檢測結果
↓
PyQt5 界面實時展示
↓
結果保存 / 數據分析
2.2 功能模塊劃分
系統按功能可拆分為五大核心模塊：
-
數據層
- 河道場景塑料瓶數據集
- YOLO 標準標註文件
-
模型層
- YOLOv8 網絡結構
- 訓練腳本與權重文件
-
推理層
- 單圖檢測
- 批量圖片檢測
- 視頻流檢測
- 攝像頭實時檢測
-
界面層
- PyQt5 主界面
- 參數配置面板
- 檢測結果顯示區
-
輸出層
- 檢測圖片/視頻保存
- 後續統計分析接口
三、數據集構建與缺陷目標定義
3.1 檢測目標説明
本項目當前聚焦 單一核心目標：
bottle（塑料瓶）選擇單類目標的原因：
- 塑料瓶在河道垃圾中佔比高
- 形態特徵明顯，適合模型快速收斂
- 易擴展為多類垃圾檢測（如塑料袋、泡沫等）
3.2 數據集結構設計
採用 YOLO 官方推薦格式，保證與訓練腳本無縫兼容：
dataset/
├── images/
│ ├── train/
│ └── val/
├── labels/
│ ├── train/
│ └── val/標註文件示例：
0 0.5123 0.3681 0.2845 0.4176説明：
0：塑料瓶類別 ID- 後四項：目標在圖像中的歸一化座標
3.3 數據集特點分析
河道場景相比常規目標檢測更具挑戰：
- 🌊 水面反光嚴重
- 🌿 背景雜亂（植被、漂浮物）
- 📏 塑料瓶尺度變化大
- 📸 拍攝角度複雜（俯視、遠景）
這些因素對模型的魯棒性和泛化能力提出了更高要求。
四、YOLOv8 模型原理與適配分析
4.1 YOLOv8 核心優勢
YOLOv8 是 Ultralytics 推出的新一代目標檢測模型，主要優勢包括：
- ✅ Anchor-Free 架構：減少先驗依賴
- ✅ TaskAlignedAssigner：更合理的正樣本匹配
- ✅ 高推理速度：適合實時場景
- ✅ 支持多任務擴展：檢測 / 分割 / 分類
對於河道垃圾檢測這種 實時 + 户外複雜場景 任務，YOLOv8 非常適合。
4.2 環保場景下的模型適配
在實際工程中，YOLOv8 的優勢體現在：
- 對小目標（遠景塑料瓶）識別能力強
- 在複雜背景下誤檢率低
- 模型輕量，便於後續邊緣端部署
五、模型訓練流程與評估方法
5.1 訓練命令示例
yolo detect train \
data=river.yaml \
model=yolov8n.pt \
epochs=100 \
batch=16 \
imgsz=640 \
lr0=0.001核心參數解釋：
epochs：訓練輪次，控制收斂程度batch：顯存與訓練穩定性的平衡imgsz：輸入尺寸，影響小目標檢測能力
5.2 訓練結果評估指標
訓練結束後主要關注：
- mAP@0.5
- Loss 曲線收斂情況
- 誤檢與漏檢樣本分析
經驗上：
當 mAP@0.5 ≥ 90%，模型已具備實際部署價值。
六、模型推理與結果解析
6.1 Python 推理示例
from ultralytics import YOLO
model = YOLO("best.pt")
results = model("river.jpg", conf=0.25, save=True)
for r in results:
for box in r.boxes:
print(box.cls, box.conf)模型輸出包括：
- 類別 ID
- 置信度
- 邊框座標
6.2 結果可視化效果
系統自動輸出 帶檢測框與置信度標籤的圖像/視頻，便於：
- 人工複核
- 數據留存
- 後續統計分析
七、PyQt5 桌面系統設計與集成
7.1 界面功能概覽
PyQt5 桌面端提供完整的用户操作閉環：
- 📷 圖片檢測
- 📁 文件夾批量檢測
- 🎥 視頻檢測
- 📡 攝像頭實時識別
- 💾 結果保存開關
用户無需編寫任何代碼即可使用模型能力。
7.2 程序運行方式
python main.py系統啓動後自動加載模型權重，進入檢測界面。
八、工程應用價值分析
8.1 典型應用場景
- 河道巡檢無人值守監測
- 環保部門輔助決策
- AI+環保科研實驗
- 計算機視覺畢業設計
8.2 項目核心優勢總結
- ✅ 完整工程閉環
- ✅ 模型 + 界面一體化
- ✅ 高復現性，低使用門檻
- ✅ 具備真實環保應用價值
九、未來可拓展方向
-
多類垃圾識別
- 塑料袋 / 泡沫 / 易拉罐
-
邊緣設備部署
- Jetson / 樹莓派
-
統計分析模塊
- 垃圾數量趨勢分析
-
無人機 + AI 聯動
- 空中巡檢河道垃圾
十、結語
本項目不僅是一個 YOLOv8 目標檢測實戰案例，更是一套 可直接服務於環保場景的智能識別系統原型。
它證明了：
AI 不只是實驗室裏的模型，也可以成為改善現實環境的技術力量。
如果你正在尋找一個 AI + 環保 + 工程落地 的完整項目，這個系統可以直接作為你的起點。
