【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及环保技术，具体是一种基于改进yolo的河道垃圾检测系统。
技术介绍
1、人类的工业发展给城市带来便利的同时，也给环境带来了较大的影响。随着各类塑料等工业制品的大面使用及人们对环境保护意识的薄弱，使得河道被随意遗弃的垃圾所污染。漂浮垃圾的堆积会影响河道的美观，更会严重破坏河流的生态环境，对环境造成极大的污染。
2、传统的河道巡查方式常采用人工巡逻来发现、定位和清理河道上的漂浮垃圾。而对于较宽河道、河流较长和支流较多等河道环境，通过派遣人工的方式会浪费大量的人力物力，效率较低，而且做不到无死角全覆盖的对河道情况进行巡视与管理。目前市面上对垃圾小目标检测的算法都存在精度较低、检测速度慢的缺点，在河道的复杂背景下受图像噪音影响更为严重。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是针对现有技术的不足，而提供一种基于改进yolo的河道垃圾检测系统。这种系统成本低、实用性好能及时获取河道污染信息，让相关单位快速响应进行定点清理，能提高河道治理效率，节省人力物力的成本，有助于河道清理工
【技术保护点】
1.一种基于改进YOLO的河道垃圾检测系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于改进YOLO的河道垃圾检测系统，其特征在于，所述深度学习模型训练端设有数据标注处理单元、数据预处理单元和改进YOLO模型训练单元，其中，数据标注处理和数据预处理由人工完成，数据集采用无人机摄像头拍摄的目标流域2284张河道图片，采用LabelImg对图像内垃圾目标进行锚定，目标锚框包括物体所属种类的置信度分值以及物体在图片中所处的位置，锚框信息包括左上角点在图片中左上角点坐标(x，y)、宽度w、高度h和种类class，最后导出包含锚框信息的txt文件作为数据集。p>
3.根据权...
【技术特征摘要】
1.一种基于改进yolo的河道垃圾检测系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于改进yolo的河道垃圾检测系统，其特征在于，所述深度学习模型训练端设有数据标注处理单元、数据预处理单元和改进yolo模型训练单元，其中，数据标注处理和数据预处理由人工完成，数据集采用无人机摄像头拍摄的目标流域2284张河道图片，采用labelimg对图像内垃圾目标进行锚定，目标锚框包括物体所属种类的置信度分值以及物体在图片中所处的位置，锚框信息包括左上角点在图片中左上角点坐标(x，y)、宽度w、高度h和种类class，最后导出包含锚框信息的txt文件作为数据集。
3.根据权利要求2所述的基于改进yolo的河道垃圾检测系统，其特征在于，所述数据预处理单元预处理方式采用中值滤波方式对部分原始图片进行降噪平滑处理、消除图片中因阳光造成的噪声影响，同时采用mosaic-9将9张图片随机拼凑、裁剪、翻转合成一张图片作为网模型训练数据。
4.根据权利要求...
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