一种基于改进YOLOv5模型的水下垃圾检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于改进YOLOv5模型的水下垃圾检测方法，步骤包括：从公开数据集中选取若干张图像作为原始数据集，并对数据集进行预处理及划分；通过Mosaic方法进行数据增强；构建基于改进YOLOv5模型的水下垃圾检测模型；将训练集和验证集送入改进YOLOv5模型中进行训练与验证，将表现最好的改进YOLOv5模型作为最终的水下垃圾检测模型；将测试集输入到训练完成后的模型中进行测试；将待检测图像输入到最终的水下垃圾检测模型中，输出检测框并在图像中标注出垃圾所在的位置。本发明专利技术利用深度学习方法，能够在水中光照不强和悬浮颗粒等的不利条件下更准确更快速地检测出不同尺度大小的水下垃圾，提高水下垃圾检测的性能，有助于改善水体的环境质量。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及水下垃圾检测，具体涉及一种基于改进yolov5模型的水下垃圾检测方法。

技术介绍

1、当前，我国拥有大量的水资源，中国水环境也面临着诸多挑战和压力。虽然在过去几十年中，采取了多项措施改善水质和水环境治理，但由于工业化、城市化快速发展，以及农业活动和生活污水排放等因素的影响，水环境问题依然存在。主要问题包括水质污染严重、水生态系统受损等，特别是一些地区水污染问题相对突出，水中存在大量垃圾，影响了人民生活、生态健康和可持续发展。为此，正在加大力度，实施更加严格的水环境保护政策和措施，致力于改善水质、保护水生态系统，并促进可持续的水资源利用和保护。

2、目前，传统的水下垃圾检测的相关工作可以分为2类：传统视觉检测技术，声纳技术。传统的视觉检测技术在水下环境中会遇到巨大挑战，水下光线不稳定、颜色失真严重，这导致传统的图像处理和物体检测算法性能下降。在水下环境中进行视觉检测需要克服这些问题，比如使用特殊的光学设备或者颜色校正技术，以提高图像质量和算法的稳定性。声纳技术是一种在水下环境中广泛应用的检测方法。声纳成像能够穿透水体，利用声波来获取本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于改进YOLOv5模型的水下垃圾检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于改进YOLOv5模型的水下垃圾检测方法，其特征在于：在步骤S1中，所述的预处理包括转换标注文件格式、筛除一些类别数量过少的图片文件和标注文件；所述的划分为训练集，验证集和测试集是将预处理后的数据集按照8:1:1的比例随机划分为训练集，验证集和测试集。

3.根据权利要求2所述的基于改进YOLOv5模型的水下垃圾检测方法，其特征在于：所述转换标注文件格式是转换成改进YOLOv5模型能够识别的yolo格式标注文件。

4.根据权利要求1所述的基于改进YO...

【技术特征摘要】

1.一种基于改进yolov5模型的水下垃圾检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于改进yolov5模型的水下垃圾检测方法，其特征在于：在步骤s1中，所述的预处理包括转换标注文件格式、筛除一些类别数量过少的图片文件和标注文件；所述的划分为训练集，验证集和测试集是将预处理后的数据集按照8:1:1的比例随机划分为训练集，验证集和测试集。

3.根据权利要求2所述的基于改进yolov5模型的水下垃圾检测方法，其特征在于：所述转换标注文件格式是转换成改进yolov5模型能够识别的yolo格式标注文件。

4.根据权利要求1所述的基于改进yolov5模型的水下垃圾检测方法，其特征在于：所述的改进yolov5模型具体是在yolov5目标检测算法的backbone部分引入了clo模块，让模型能够更加关注输入图片的重要水下垃圾特征，每个clo模块由一个局部分支和一个全局分支组成。

5.根据权利要求4所述的基于改进yolov5模型的水下垃圾检测方法，其特征在于：在全...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗巍，邹方元，廖艳，丁于俊，余旭，廖聪，
申请(专利权)人：四川省长葫灌区运管中心，
类型：发明
国别省市：