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摘 要：随着全球海洋污染问题日益严峻，海底垃圾识别技术在海洋环境保护和资源管理中逐渐受到重视。基于深度学习的图像识别技术在复杂环境下的目标检测领域取得了显著进展，为海底垃圾识别提供了新的解决方案。本文提出了一种基于深度学习的海底垃圾识别系统，采用先进的YOLOv8算法作为核心检测模型，并结合PyQt5框架构建了用户友好的图形用户界面（GUI）。YOLOv8算法凭借其高效的检测速度和较高的识别精度，在复杂水下环境中展现了优异的性能，而PyQt5框架则为系统提供了直观且交互性强的操作界面。
本文首先介绍了海底垃圾识别技术的研究背景及其在海洋环境保护中的重要性，并对YOLO系列算法在目标检测领域的应用进行了综述。接着，详细阐述了系统的设计方案，包括系统架构、数据预处理、模型设计以及界面设计。在系统实现部分，描述了环境搭建、模型训练、界面实现以及系统测试的过程。通过实验验证了所提系统在不同光照和水下环境下的垃圾识别性能，包括识别精度、速度和模型的泛化能力。实验结果表明，该系统在保持较高识别准确率的同时，能够实现快速的识别速度，满足实时海底垃圾识别的需求。最后，本文总结了研究成果，并对未来的研究方向进行了展望。该研究不仅为海底垃圾识别提供了一种有效的解决方案，也为深度学习技术在海洋环境保护领域的应用提供了新的思路。
关键词：目标检测 深度学习 YOLOv8 海底垃圾识别
1 引言
1.1研究背景和意义
海洋是地球上最大的生态系统之一，维系着全球气候、生物多样性和人类社会的可持续发展。然而，随着工业化进程的加速和人类活动的扩张，海洋环境正面临着前所未有的威胁。其中，海洋垃圾问题尤为突出，尤其是海底垃圾的积累，对海洋生态系统造成了严重的破坏。根据联合国环境规划署（UNEP）的统计，每年约有800万吨塑料垃圾进入海洋，这些垃圾通过洋流扩散，最终沉积在海底或漂浮在海面，对海洋生物、渔业资源以及沿海经济活动构成了长期威胁[1]。
海洋垃圾的来源广泛，主要包括陆地活动（如河流输送、垃圾倾倒）、海洋活动（如渔业、航运）以及自然灾害（如台风、洪水）等。这些垃圾以塑料、金属、玻璃、渔网等为主，其中塑料垃圾因其难以降解的特性，成为海洋垃圾的主要组成部分[2]。研究表明，塑料垃圾在海洋环境中需要数百年才能完全分解，而在此过程中，它们会逐渐破碎成微塑料，进一步污染海洋生态系统。海底垃圾的存在不仅破坏了海洋景观，还对海洋生物造成了直接威胁。例如，海洋生物可能误食垃圾或被废弃渔网缠绕，导致受伤甚至死亡。此外，垃圾的堆积会改变海底地形，影响海洋生物的栖息地，甚至干扰海洋生态系统的正常功能[3]。更严重的是，垃圾中的有害物质（如重金属、化学添加剂）会通过食物链传递，最终威胁到人类健康。
然而，与海面垃圾相比，海底垃圾的监测和清理难度更大。传统的海底垃圾监测方法主要依赖于潜水员或遥控潜水器（ROV）进行人工观察和采样，这些方法效率低下，且难以覆盖大面积海域[4]。此外，由于海底环境复杂，光照不足、水流湍急等因素进一步增加了垃圾识别和清理的难度。因此，开发一种高效、智能的海底垃圾识别系统，对于海洋环境保护和资源管理具有重要意义。
在海洋垃圾治理中，垃圾的识别和分类是关键步骤。只有准确识别垃圾的位置和类型，才能为后续的清理工作提供科学依据。然而，目前的海底垃圾识别技术仍存在诸多不足。传统的垃圾识别方法主要依赖于人工观察或简单的图像处理技术，这些方法在面对复杂的水下环境时，往往受到光照、浑浊度等因素的限制，识别精度较低。此外，传统方法难以处理大规模数据，无法满足实时监测的需求。近年来，随着人工智能技术的快速发展，基于深度学习的图像识别技术在目标检测领域取得了显著进展[5]。深度学习算法（如卷积神经网络，CNN）能够自动学习图像中的特征，从而实现高效的目标检测和分类。这些技术在复杂环境下的应用潜力，为海底垃圾识别提供了新的解决方案。通过结合先进的水下成像设备和深度学习算法，可以实现对海底垃圾的自动识别和分类，从而显著提高监测效率和精度[6]。
深度学习技术在目标检测领域的应用已经取得了许多突破性进展。以YOLO（You Only Look Once）系列算法为例，该算法以其高效的检测速度和较高的识别精度而闻名。YOLOv8作为最新版本，进一步优化了模型结构，提升了检测速度和准确率，同时降低了计算资源的消耗。这些特性使其在复杂水下环境中具有显著优势。具体而言，YOLOv8算法能够实时处理水下图像，快速识别垃圾的位置和类型[7]。即使在光照不足或图像模糊的情况下，该算法仍能通过学习到的特征提取能力，准确识别垃圾目标。此外，YOLOv8支持多类别检测，可以对不同类型的垃圾（如塑料瓶、渔网、金属碎片等）进行分类，为后续的清理工作提供详细信息。除了核心检测算法，系统还需要一个用户友好的界面来实现人机交互。PyQt5作为一种流行的图形用户界面（GUI）框架，能够为系统提供直观且交互性强的操作界面。通过PyQt5，用户可以实时查看检测结果、调整参数，并对系统进行远程控制。这种结合深度学习算法和GUI框架的设计，不仅提高了系统的实用性和可操作性，还为海洋研究人员提供了一个高效的工作平台。
本研究旨在开发一种基于深度学习的海底垃圾识别系统，以应对当前海洋垃圾监测和清理中的技术挑战。该研究的意义主要体现在以下几个方面：
1、提升海洋垃圾监测效率：传统的垃圾监测方法效率低下，难以覆盖大面积海域。本系统通过结合先进的水下成像设备和深度学习算法，能够实现对海底垃圾的实时监测和自动识别，显著提高监测效率。
2、推动海洋环境保护：海底垃圾的积累对海洋生态系统造成了严重威胁。通过准确识别垃圾的位置和类型，该系统可以为海洋垃圾清理工作提供科学依据，从而减少垃圾对海洋生物和生态系统的危害。
3、促进智能技术在海洋领域的应用：深度学习技术在海底垃圾识别中的应用，为智能技术在海洋领域的进一步发展提供了新的思路。该研究不仅验证了深度学习算法在复杂水下环境中的可行性，还为其他海洋监测任务（如珊瑚礁保护、海洋生物识别）提供了技术参考[8]。
4、支持可持续发展目标：海洋垃圾问题已成为全球关注的热点，解决这一问题对于实现联合国可持续发展目标（SDGs）中的“海洋资源保护与可持续利用”具有重要意义。本研究通过技术创新，为全球海洋治理提供了有力支持。
1.2研究内容和目标
1.2.1研究内容
本研究旨在开发一个基于深度学习的海底垃圾识别系统，具体内容和目标如下：
（1）系统设计与架构：设计一个高效的海底垃圾识别系统架构，结合YOLOv8算法和PyQt5图形用户界面（GUI），实现实时海底垃圾检测和识别功能。研究系统的各个功能模块，包括数据预处理、模型训练、界面设计等。
（2）数据预处理：收集和整理海底垃圾图像数据集，进行数据清洗和标注。实施数据增强技术，以提高模型的泛化能力和鲁棒性。
（3）模型选择与训练：选择YOLOv8作为核心检测模型，分析其网络结构和训练策略。进行模型训练，调优超参数，以优化检测精度和速度。
（4）系统实现与测试：使用PyQt5开发用户友好的图形界面，使用户能够方便地进行海底垃圾识别操作。对系统进行全面测试，包括检测精度、速度和用户体验等方面的评估。
（5）实验与结果分析：通过实验验证所提系统在不同场景下的海底垃圾识别性能，分析检测结果的准确性和实时性。探讨YOLOv8模型的优势和不足。
（6）总结与展望：总结研究成果，分析系统的创新点和应用前景。提出未来可能的研究方向和改进建议。
1.2.2研究目标
本研究的主要目标是构建一个高效、准确且易于使用的海底垃圾识别系统，能够在实时应用中满足用户需求。通过深入分析和实验验证，期望为深度学习在海底垃圾识别领域的应用提供新的思路和方法。最终，推动海底垃圾识别技术在海洋生态监测保护等实际场景中的广泛应用。
1.3论文结构安排
本论文共分为六章，具体结构安排如下：
第一章 引言。本章介绍研究背景、研究意义、研究内容和目标，阐明本论文的研究动机和目的。
第二章 相关工作综述。本章回顾海底垃圾识别技术的发展历程，综述深度学习在海底垃圾识别中的应用，详细介绍YOLO系列算法的演变及其优缺点，并探讨PyQt5在图形用户界面开发中的应用。
第三章 系统设计。本章详细描述所提海底垃圾识别系统的设计方案，包括系统架构、功能模块划分、数据预处理方法、模型设计及PyQt5界面设计。
第四章 系统实现。本章介绍系统的具体实现过程，包括环境搭建、模型训练、界面实现及系统测试，详细阐述每个模块的实现细节。
第五章 实验结果与分析。本章展示实验设置、实验结果及其分析，分析该海底垃圾识别模型的性能，讨论检测精度、速度和模型的泛化能力等。
第六章 结论与展望。本章总结研究成果，分析研究的创新点与不足之处，并对未来的研究方向进行展望。
通过上述结构安排，论文将系统地展示基于深度学习的海底垃圾识别系统的研究过程和成果，帮助读者全面理解本研究的核心内容和贡献。
2 相关工作综述
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3 系统设计与实现
该海底垃圾识别系统的开发主要由深度学习模型训练和可视化操作界面开发两部分组成，其开发流程如图3.1所示。
3.1环境搭建
3.2深度学习模型训练
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处理完成的数据集规模相当庞大，总共有6107张图片用于模型的训练阶段，而为了评估模型的泛化能力，还特别划分了779张图片用于验证集，以及781张图片用于测试集。这些图片涵盖了复杂场景，包括了海底、礁石间、珊瑚丛等多种环境背景，确保了数据集的多样性和复杂性。在这些图片中，检测的类别包括plastic（塑料垃圾）、bio（生物）、rov（ROV机器人）共3类，这为训练一个精准的海底垃圾识别模型提供了丰富的样本。
通过分析图3.3左上角的图表，我们可以看到各类别的样本数量，这有助于模型学习到不同类别标识的特征。而图3.3右上角的图表则展示了训练集中边界框的大小分布以及相应数量，这有助于我们了解标识目标在图片中的尺寸变化，以及不同尺寸目标的频率。这些信息对于模型在处理不同类别的标识时的准确性至关重要。图3.3左下角的图表描述了边界框中心点在图像中的位置分布情况，这有助于我们了解标识目标在图片中的位置分布，是否均匀分布，或者倾向于集中在图片的某个区域。这对于模型在不同位置都能准确检测到标识非常关键。最后，图3.3右下角的图表反映了训练集中目标高宽比例的分布状况，了解标识目标的高宽比例分布对于模型的准确性至关重要，因为不同角度的标识可能会导致不同的高宽比。
3.3可视化操作界面开发
基于深度学习的海底垃圾识别系统的模块框图如图3.6所示。主要包括文件导入模块、检测模块、检测结果选择模块、检测结果表格模块和操作模块，共五大模块。文件导入模块负责让用户选择检测源，用户可以跟进需求选择检测图片、视频或开启视像头实时检测。检测模块则是核心模块，其通过加载训练好的深度学习模型对预处理过的检测源进行推理，在检测源上绘制目标推理框，并在系统界面的中心区域显示出来供用户参考。检测结果模块则是考虑到推理结果可能包含多个目标，用户可以通过该模块快速选择并定位到该目标，查看该推理目标的类型、置信度、位置坐标信息等，除此之外，该模块还统计了模型对本次检测源检测用时和检测结果中目标数量。检测结果表格模块则是以表格的形式记录了每个检测源的文件路径和每个目标的置信度等信息。用户通过点击操作模块中的“保存”，可以将本次检测结果保存至该项目目录下的Save_data文件夹里；“关闭”则是将该系统关闭。
海底垃圾识别系统基于PyQt5实现的逻辑如下，首先是加载UI布局文件Ui_MainWindow，并初始化应用程序的主窗口，设置按钮和下拉菜单的信号与槽，使得当用户进行操作时，程序能够响应并执行相应的函数，通过加载CSS文件来美化应用程序的界面；接着使用训练好的YOLO模型进行目标检测，检测结果包括目标的边界框、类别、置信度等信息，这些信息会显示在界面上的表格和图片预览区域。
用户可以通过“文件导入”区域的两个小图标分别选择图片检测和视频检测，检测流程如图3.7所示；通过模型推理后，具有检测框的检测结果将直接显示在左侧区域，而检测结果的信息则在“检测结果”区域输出，其中包括推理用时、目标数量、目标类型、置信度和目标坐标，而“目标选择”下拉框则可以选择要查看的目标对象，可以根据需要选择全部或者某个目标；在界面的左下方，则通过表格的形式清晰明了地输出检测的结果信息；界面右下方的“操作”区域的“保存”按钮可以将检测结果保存到本地，“退出”按钮则关闭该系统。
如图3.8所示即为该系统最终开发完成的可视化操作界面。
4 模型训练与指标分析
4.1相关评价指标
4.2训练的模型分析
如图4.1所示，本系统中训练的基于YOLOv8训练的海底垃圾识别模型的精确率达到了98.3%，模型的召回率达到98.3%，与此同时，均值平均精确率达到了99.3%。
训练初期，模型的精确率较低，因为模型刚开始学习，尚未从训练数据中学习到足够的特征。随着训练的进行，精确率迅速上升，表明模型正在改进，更好地区分不同类别的海底垃圾。在100轮之后，精确率的提高放缓，进入一个稳定阶段，这表明模型已经学习到大部分有用特征，并且性能正在趋于稳定。模型的精确率达到的98%以上。说明模型在推理海底垃圾和生物目标时预测正类时很少出现错误，即产生的假正例较少，这意味着模型在识别特定目标时更加准确和可靠；且精确度较高表明模型在识别目标时具有较高的准确性，能够准确地区分目标和背景，减少误判。在目标检测任务中，高精确度通常意味着模型性能较好，因为它表明模型能够有效地识别和定位感兴趣的目标。
98.3%的召回率说明模型在海底垃圾和生物的推理上具有较高的检测覆盖，即模型能够检测到大多数甚至所有的实际正类样本，这意味着模型在识别海底垃圾和生物目标方面具有较强的能力，能够捕捉到更多的目标对象；且较高的召回率表明模型在预测时较少错过正类样本，即漏检（Miss）的情况较少，这对于需要高检测敏感性的应用场景非常重要，在海洋生态监测保护领域需要尽可能地检测出所有目标，该模型的高召回率能够满足这一需求。99.3%的均值平均精确率则说明模型在较高的IoU阈值下具有较好的检测性能，即模型能够更准确地定位海底垃圾和生物目标对象。
如图4.2为训练好的模型对于输入的图片的检测结果，可以看出图片中的海底垃圾和生物都被检测出来了，包括两处塑料垃圾目标和两处生物目标。且该图片中海底垃圾目标较模糊，有复杂背景干扰。但该模型不仅能够在模糊背景的图片中检测出目标，而且因为其较高的召回率，使得其能够尽可能地检测出所有的目标。对于严谨的科研和海洋生态环境监测保护等领域，其具有较高的符合性，因此最终选择YOLOv8训练的模型作为该海底垃圾识别系统的深度学习核心模型。
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