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基于OpenCV的水面垃圾检测实现.rar

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简介：
本项目通过运用OpenCV库开发了一种有效的水面垃圾检测系统。利用图像处理技术自动识别和定位水面上的漂浮物，旨在提高水域清洁效率与环保意识。 使用OpenCV实现水面垃圾检测（对文件夹内的图片进行处理），并附上结果图。

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  • 基于OpenCV的水面垃圾检测实现.rar
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    本项目通过运用OpenCV库开发了一种有效的水面垃圾检测系统。利用图像处理技术自动识别和定位水面上的漂浮物，旨在提高水域清洁效率与环保意识。 使用OpenCV实现水面垃圾检测（对文件夹内的图片进行处理），并附上结果图。
     
  • 基于OpenCV的垃圾检测代码
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    本项目利用OpenCV库开发了一套高效的垃圾图像识别系统，通过机器学习算法自动分类和识别不同类型的垃圾，旨在提高垃圾分类效率。 利用OpenCV实现的简单垃圾检测代码采用的是MFC架构。
     
  • 基于机器视觉的水面垃圾检测系统的开发与实现
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    本项目致力于研发一种基于机器视觉技术的智能水面垃圾检测系统。通过图像识别和数据分析，自动监测并分类水面上的各种垃圾，旨在提高水域清洁效率，保护生态环境。 本课题旨在设计一个基于机器视觉的系统用于水面垃圾检测。通过卷积神经网络训练数据样本以获取模型，在实际应用过程中将图片输入该模型，并标注出其中的垃圾。 研究内容主要包括：采集大量样本数据并进行模型训练；对Yolo v5网络进行微调，提高其在垃圾检测中的准确率和速度；设计简约、易用的用户界面；实现系统能够便捷地更换不同版本或类型的模型以适应不同的需求。 该系统的开发环境为Windows操作系统，并使用Pycharm作为集成开发工具。具体的技术栈包括Tensorflow、OpenCV以及Torch等深度学习框架及库，同时数据集由水面实地采集的数据和ImageNet数据库中相关类别的垃圾图像组成。界面设计采用QT5完成。
     
  • 《数据集》水面垃圾检测数据集《目标检测》
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    本数据集专注于水面垃圾检测，包含大量标注图片，适用于训练和评估目标检测模型在水域环境中的性能。 该数据集适用于YOLO系列（包括YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8、YOLOv9及更高版本）、Faster R-CNN 和 SSD 等模型的训练，包含4308张图片和对应的txt标签。此外还提供了一个yaml文件用于指定类别信息以及xml格式的标签文件。数据集已根据用途划分成训练集、验证集和测试集，可以直接使用进行YOLO系列算法的训练。
     
  • 基于YOLOv11的水面垃圾检测系统（含完整程序与数据）
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    本项目开发了一套基于YOLOv11算法的高效水面垃圾检测系统，包含完整的代码和训练数据集，旨在提升水域环境监测效率。 本段落详细介绍了一个基于YOLOv11的水面垃圾检测系统的搭建与实现方法。该项目实现了精确、高效多类别垃圾的自动识别，并提供了可视化结果及友好的操作界面，适用于水域污染治理和环保监测等领域。具体步骤包括环境配置、模型训练以及最终评估等方面的知识，还展望了未来的工作方向和发展前景。 该文档适合具有一定Python编程基础的研究人员或相关行业技术人员阅读。使用场景及目标为：①自动化识别水域中的污染物及其定位信息；②通过可视化手段展示模型的效果表现，如准确率和召回率等相关数值。 此外，本段落档包含了项目的详细流程记录、关键源码样例以及重要提醒等信息。
     
  • 基于YOLOv5的垃圾分类检测识别
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    本研究采用先进的YOLOv5算法进行垃圾分类检测与识别，旨在提高垃圾处理效率和准确性。通过优化模型参数及训练数据集，实现快速、精准地分类各类垃圾，为智能环保贡献力量。 本项目采用YOLOv5实现垃圾分类目标检测功能。通过使用大量已标注的目标检测数据集进行训练，能够识别居民生活垃圾图片中的各类垃圾，并确定其在图片中的位置。该项目基于PyTorch版的ultralytics/yolov5，在Windows系统上完成垃圾分类目标检测演示。 具体项目步骤包括：数据集及格式转换、探索性数据分析（EDA）、安装软件环境、安装YOLOv5、修改代码以支持中文标签、自动划分训练集和测试集、调整配置文件设置、准备Weights&Biases工具用于模型训练可视化，以及最终的网络模型训练与性能评估。
     
  • 垃圾检测数据集（非垃圾分类）
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    本数据集包含了各类环境中的垃圾图像样本，旨在提供一个全面的数据资源库以支持垃圾检测算法的研究与开发。 该垃圾检测数据集包含多种目标物如垃圾袋、垃圾桶、瓶子、金属、纸张、果皮、纸团、食品包装袋、纸盒、烟头、瓶盖以及杯子等的图像样本。此数据集分为两个部分：JPEGImages和Annotations文件夹。JPEGImages中包含超过1000张路边垃圾的照片，共有2800多个标注框；每个图片都通过labelimg进行了人工标注，并且对应的xml文件存放在了Annotations文件夹内。 该数据集的图像清晰、场景广泛且精心挑选，适用于各种环境下的垃圾检测任务。它可作为模板数据集使用，在特定应用场景中只需添加少量特定场景的数据即可满足需求。这大大减少了收集和标记图片所需的时间，可以直接用于工程化应用。
     
  • 与水下垃圾检测有关的数据集
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    本数据集专注于收集和整理各类水下环境中的垃圾图像及信息，旨在促进水下垃圾检测技术的研究与发展。 该数据集来源于J-EDI海洋废弃物数据库。组成此数据集的视频在质量、拍摄深度及场景对象等方面存在显著差异，并且使用了不同类型的相机进行录制。这些视频中包含了大量从真实环境中捕获的不同类型海洋垃圾图像，包括处于不同程度腐烂、遮挡和生长状态下的物体。此外，各个视频之间的水质与光线条件也有所不同。 经过处理后，我们从原始视频中提取出了共计5700张图像，并对所有图像中的生物对象（如垃圾、植物及动物）以及遥控操作车辆(ROV)实例进行了边界框标记。我们的目标是开发出适用于车载机器人部署的高效且准确的垃圾检测方法。希望通过发布该数据集，能够进一步推动这一具有挑战性问题的研究进展，从而让海洋机器人社区更接近于实现自主垃圾探测与清除的目标。
     
  • 与水下垃圾检测有关的数据集
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    本数据集专注于收集和整理各类水下环境中的废弃物图像及信息，旨在促进水下垃圾检测技术的研究与发展。 该数据集来源于J-EDI海洋废弃物数据库。组成此数据集的视频在质量、拍摄深度、场景中的对象以及使用的相机方面存在显著差异。这些视频中包含各种类型的海洋垃圾图像，它们处于不同程度的腐烂、遮挡或过度生长状态。此外，不同视频之间的水质和光线条件也有很大的变化。 经过处理后从这些视频中提取了5700张图片，并对其中的所有生物对象（包括垃圾、植物及动物）以及ROV实例使用边界框进行了标注。我们的最终目标是开发出一种适用于车载机器人部署的高效且准确的海洋垃圾检测方法。我们希望该数据集能够促进对此类挑战性问题的研究，帮助海洋机器人领域更接近实现自主进行垃圾识别和清理的目标。
     
  • 水下垃圾检测数据集（ZIP文件）
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    本数据集包含大量水下环境中的图像和视频资料，特别聚焦于海洋及水域内各类垃圾分布与形态的数据收集，旨在促进水下垃圾识别技术的研究与发展。 水下垃圾检测数据集.zip