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一、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。

二、系统设计

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。

图3.6 系统模块框图

三、深度学习模型训练

本次海底垃圾数据集由网络中收集，如图3.2所示，使用LabelImg工具进行图像标注，其过程涉及以下步骤：打开图像、创建一个新的标注文件、选择预定义类别、在图像上绘制边界框、保存标注结果。这个过程虽然简单，但对于创建高质量的训练数据集至关重要。通过LabelImg绘制矩形框来标记图像中的对象，并为每个对象分配相应的类别标签，可以有效地准备用于训练机器学习模型的数据，从而提高模型的性能和准确性。数据集先标注为XML格式，标注完成后需要借助Python脚本将数据集标签由XML格式转换为YOLO格式。

图3.2 LabelImg标注数据集

四、效果图

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