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https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC12920366/pdf/10661_2026_Article_15040.pdf

计算机视觉研究院专栏

Column of Computer Vision Institute

城市内涝频发，河道漂浮垃圾竟是关键 “推手”！如何用 AI 实现实时监测、自动计数、预警联动？本文研究给出了可落地的解决方案。

PART/1

    痛点   

城市河流中的漂浮垃圾，不只是污染问题，更是防洪隐患——

• 阻塞水流、抬高上游水位，直接加重内涝；

• 传统人工巡查、普通监控耗时、滞后、易漏判；

• 现有 AI 模型多只识别 “垃圾” 一类，缺乏细分类，无法支撑防洪决策。

针对这些痛点，研究团队搭建了一套YOLO + 视频监控的实时漂浮垃圾监测框架，在马来西亚莎阿南易涝河道落地验证。

PART/2

     方案   

方案：双 YOLO 模型搭配，兼顾速度与精度

团队选用YOLOv7 + YOLOv9双模型协同，互补短板：

1. YOLOv7：速度快、鲁棒性强，适配边缘设备 24 小时不间断运行；
2. YOLOv9：小目标、低对比度、半淹没垃圾检测更优，雨天更稳。

系统硬件部署

整套监测单元包含：AI 云台相机、NVIDIA Jetson 边缘计算设备、雷达水位计、气象站，支持昼夜全天候作业，数据不上云也能实时推理。

数据集与分类

构建15000 张实景图像数据集，覆盖 13 类垃圾：瓶子、树枝、易拉罐、杯子、泡沫、塑料袋、成堆垃圾、塑料盒、纸板、遮阳棚、桌子、椅子、大伞，精准匹配城市河道真实场景。

核心流程

1. 现场安装→数据采集→图像预处理与增强；

2. YOLOv7/YOLOv9 训练→模型导出；

3. 边缘设备实时推理→垃圾分类计数→阈值预警→决策支持。

PART/3

     结果    

结果：YOLOv7 整体更优，雨天选 YOLOv9

在真实河道光照、反光、浑浊、雨天等复杂环境下测试：

• 综合性能：YOLOv7 全面领先，mAP@0.5 达91.8%，精度、召回率、F1 值更稳定；
• 恶劣天气：YOLOv9 在雨天、模糊场景下衰减更小，漏检更少；
• 实时性：边缘端 YOLOv7 达23.4 FPS，YOLOv9 达 19.8 FPS，均满足实时要求。

混淆矩阵与精度 / 召回曲线显示：模型对常见塑料、瓶罐类识别极准，主要误判来自形状相似垃圾与强光眩光。

关键指标对比

• 精度：YOLOv7 对成堆垃圾、塑料容器更准；YOLOv9 对树枝、塑料袋略优；

• 召回率：YOLOv7 整体更高，尤其小目标不漏检；

• mAP：YOLOv7 在多阈值下均领先，定位更精准。

PART/4

     价值   

价值：从 “看垃圾” 到 “防洪水”

这套系统不只是环保监测，更是防洪前置预警工具：

1. 垃圾密度突增→预判河道堵塞→提前清淤；

2. 分类识别→判断污染源→精准治理；

3. 联动水位、雨量数据→构建一体化防洪预警；

4. 助力联合国 SDG 11（可持续城市）、SDG 13（气候行动）目标。

PART/5

     总结与展望   

✅ 结论：YOLOv7 更适合城市河道常态化实时监测，YOLOv9 可作为恶劣天气补充；

✅ 创新：实景数据集、双模型对比、边缘端落地、计数预警一体化；

🔜 未来：融合雷达 / 红外、扩展多流域、打造 AI + 水文学混合预警系统。

AI 让河道 “看得见、数得清、能预警”，为城市防洪与水资源管理提供低成本、可复制的智能方案！

有相关需求的你可以联系我们！

END

转载请联系本公众号获得授权

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