摘要

水污染是当今社会面临的严重威胁之一。每年有超过800万吨塑料被排入海洋，此外，全球各地的海滩也普遍受到游客和居民遗留垃圾的污染。毋庸置疑，水生生态系统正面临严重风险，若不加以控制，未来海洋中塑料与海洋生物（尤其是鱼类）的数量比例可能达到1:1。为此，本文提出一个名为AquaTrash的数据集，该数据集基于TACO数据集构建。进一步地，本文提出一种先进的基于深度学习的物体检测模型——AquaVision，并将其应用于AquaTrash数据集。所提出的模型能够有效检测并分类海洋中及海岸线上漂浮的各类污染物和有害废弃物，实现平均精度均值（mAP）达0.8148。该方法可精确定位废弃物位置，有助于水体清洁工作，对维护水生生态系统、保护环境具有积极贡献。