基于YOLO的水面垃圾检测系统的设计与实现开题报告

1. 研究目的与意义

随着社会的发展，摄像头的使用和部署越来越广泛，视频数据越来越多，但其中大部分都没有被妥善利用。

而深度学习刚好可以利用这些大量的视频数据，提取其中有用的信息，为我们的工作和生活提供便利。

本设计将一种名为yolo的目标检测算法引入水务系统中，能够自动地检测水面上的垃圾，同时实现了前后端页面，能够将识别结果可视化，并且识别出河道有垃圾后将会报警。

2. 研究内容和预期目标

本课题的主要研究内容包括以下几个方面：
yolo算法的原理和应用：本研究将深入探究yolo算法的原理和应用，理解其在目标检测方面的优势和限制，以及如何在水面垃圾检测系统中应用该算法。

水面垃圾检测系统的设计和实现：本研究将设计并实现一套水面垃圾检测系统，该系统将包括摄像头设备的部署、图像数据的采集和预处理、yolo算法的应用、前后端页面的开发以及报警系统的实现。

数据集的构建和模型的训练：本研究将收集和整理一批水面垃圾的图像数据，构建一个用于训练模型的数据集，并利用该数据集对yolo算法进行训练和优化，以提高水面垃圾检测的准确性和效率。

3. 研究的方法与步骤

本课题拟采用的研究方法包括以下几个方面：
文献调研法：通过查阅相关文献，了解目标检测算法、水面垃圾检测技术以及前端页面和后端服务器的开发技术等方面的最新研究成果，为本课题的研究提供基础和参考。

实验研究法：利用摄像头设备采集水面垃圾图像数据，并利用yolo算法对其进行目标检测。

通过实验研究，对系统的检测准确率、检测速度等进行评估和优化。

4. 参考文献

[1] a new paradigm for waste classification based on yolov5[j]. mohammed sajid,nimali t medagedara. instrumentation. 2021(04)

[2] 基于改进mask r-cnn的舰船目标三维识别[j]. 柳碧辉,王培元. 无线电通信技术. 2022(01)

[3] 基于yolov5算法的交通标志识别技术研究[j]. 吕禾丰,陆华才. 电子测量与仪器学报. 2021(10)

5. 计划与进度安排

(1)2024.2.1 ---- 2024.3.10 查阅资料, 撰写开题报告
(2)2024.3.11 ---- 2024.3.18 需求分析,熟悉开发工具
(3)2024.3.19 ---- 2024.3.31 概要设计
(4)2024.4.1 ---- 2024.4.9 详细设计
(5)2024.4.10 ---- 2024.5.9 编写代码
(6)2024.5.10 ---- 2024.5.19 程序调试，毕业论文资料收集，撰写论文提纲
(7)2024.5.20 ---- 2024.5.31 整理设计文档，撰写毕业论文
(8)2024.6.1 ---- 2024.6.20 答辩准备及答辩