【算法介绍】 基于YOLOv8的水面垃圾与漂浮物检测系统是一种高效、智能的监测解决方案。该系统利用YOLOv8这一前沿的深度学习模型，结合智能视频分析技术，对河道、湖泊等水面的垃圾漂浮物进行实时监测与识别。 YOLOv8作为YOLO系列的最新迭代，以其高准确度和实时检测能力著称。通过复杂的网络架构、优化的训练流程和强大的特征提取能力，YOLOv8能够在各种光照和水质条件下，准确识别包括生活垃圾

1. Yolov5 YOLOv5是是YOLO系列的一个延伸，其网络结构共分为：input、backbone、neck和head四个模块，yolov5对yolov4网络的四个部分都进行了修改，并取得了较大的提升，在input端使用了Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放； 在backbone端使用了Focus结构与CSP结构；在neck端添加了FPN+PAN结构；在head端改进了训

近年来，河道和湖泊污染日益严重，漂浮物的监测与识别成为一项迫切需要解决的环境问题。针对这一问题，科技人员研发了河道漂浮物监测识别摄像机。 河道漂浮物监测识别摄像机利用先进的图像识别技术，通过智能算法，可以在河道和湖泊表面捕捉到漂浮的垃圾、塑料瓶、树叶等各种漂浮物，进行自动识别和提醒相关管理人员及清理，从而为环保部门提供准确的监测数据。 河道漂浮物监测识别摄像机的应用具有诸多