基于 YOLOv8 的水下垃圾智能识别系统实战 [目标检测完整源码]

1. 背景与问题定义

随着海洋活动强度的不断提升，水下垃圾已成为影响海洋生态系统的重要因素。塑料制品、废弃渔具、金属残骸等长期滞留于水体中，不仅破坏生态环境，还会对海洋生物和水下设备造成持续威胁。
传统依赖人工或半自动方式的水下巡检效率低、成本高，难以满足大规模、常态化监测需求。

在此背景下，将深度学习目标检测技术引入水下垃圾识别，成为一种具有现实意义的技术路径。本文围绕一个基于 YOLOv8 的水下垃圾分类检测系统，详细介绍其技术方案与工程实现过程。

源码与预训练权重可看哔哩哔哩：https://www.bilibili.com/video/BV1UihnzTEya/

包含：

📦完整项目源码

📦 预训练模型权重

🗂️ 数据集地址（含标注脚本

2. 系统总体设计思路

系统以 YOLOv8 目标检测模型为核心，围绕“可训练、可部署、可视化”三个目标进行设计：

• 算法层：基于 YOLOv8 Detection 分支，实现多类别水下垃圾目标检测
• 数据层：构建适配水下环境的自定义标注数据集
• 应用层：使用 PyQt5 封装桌面应用，实现一键推理与结果展示
  
  整体流程如下：

水下图像 / 视频 ↓ YOLOv8 推理模型 ↓ 目标框 + 类别 + 置信度 ↓ PyQt5 界面实时可视化

该设计既适合科研验证，也具备直接部署的工程价值。

3. 多源输入与检测能力设计

3.1 输入形式的统一抽象

为了提升系统的通用性，项目对不同输入源进行了统一处理，支持：

• 单张图片检测
• 批量图片文件夹检测
• 本地视频文件逐帧检测
• 实时摄像头 / 水下摄像头流检测

无论输入形式如何，最终都会被转换为统一的推理接口调用，便于后续扩展到 ROV、水下机器人等设备。

3.2 多类别水下垃圾建模

针对水下场景复杂、目标形态差异大的特点，系统定义了12 类水下目标，覆盖常见垃圾类型及特殊设备目标，例如塑料、金属、渔具、橡胶、木材等。

通过多类别联合训练，模型可以在同一画面中同时完成多目标定位与分类，为后续统计分析提供基础数据。

4. YOLOv8 模型选择与技术优势

YOLOv8 是 Ultralytics 推出的新一代实时目标检测模型，相较于早期 YOLO 系列，在以下方面表现突出：

• Anchor-Free 架构，减少人工先验依赖
• Task-Aligned Assigner，提升正负样本分配质量
• 更快的推理速度，适合实时应用
• 完整的工程生态，支持训练、导出、部署一体化

在水下垃圾这一“低对比度 + 多噪声”场景中，YOLOv8 在速度与精度之间取得了较好的平衡。

5. 数据集构建与训练流程

5.1 数据组织方式

数据集采用标准 YOLO 格式，结构清晰，易于复用：

dataset/ ├── images/ │ ├── train │ └── val ├── labels/ │ ├── train │ └── val

每张图片均对应一个标注文件，包含类别编号与归一化后的边界框信息。

5.2 模型训练与评估

训练过程中重点关注以下指标：

• box_loss：目标定位误差
• cls_loss：类别预测误差
• dfl_loss：边界框分布质量
• mAP@0.5 / mAP@0.5:0.95：整体检测性能

训练完成后，通过混淆矩阵和 PR 曲线分析模型对各类水下垃圾的识别稳定性，为后续优化提供依据。

6. 推理与可视化工程实现

6.1 Python 推理接口封装

系统基于 Ultralytics 官方 API 进行推理封装，支持置信度阈值、保存结果、批量处理等功能，便于快速集成到不同应用中。

6.2 PyQt5 图形界面设计

为了降低使用门槛，项目引入 PyQt5 构建桌面端界面，实现：

• 模型加载与切换

• 输入源选择
• 实时检测画面显示
• 检测结果保存与导出

即使不具备深度学习背景的用户，也可通过图形界面直接完成水下垃圾检测任务。

7. 应用场景与扩展价值

该系统不仅是一个算法验证项目，更具备明确的应用前景：

• 🌊 海洋环境监测与科研数据采集
• 🤖 水下机器人视觉感知模块
• 🚢 港口、水库、水下设施巡检
• 🎓 教学与工程实践示例

在此基础上，还可进一步扩展至目标跟踪、垃圾密度统计、时序变化分析等高级功能。

8. 总结

本文介绍了一套基于 YOLOv8 的水下垃圾分类检测系统，从问题背景、模型选择、数据训练到工程化部署，系统性展示了一个完整的视觉识别解决方案。
通过深度学习与图形化应用的结合，该系统有效降低了水下垃圾识别的技术门槛，为海洋环境保护提供了一种可落地、可扩展的智能化手段。

对于希望将目标检测技术应用于真实场景的开发者而言，该项目在算法实践与工程实现层面均具备较高参考价值。

本文围绕水下环境中垃圾自动识别这一现实需求，系统介绍了一套基于 YOLOv8 的水下垃圾分类检测技术方案。从整体架构设计、模型选型与数据集构建，到训练评估及 PyQt5 图形化部署，完整展示了目标检测技术在海洋环保场景中的工程化落地过程。实践表明，YOLOv8 在复杂水下光照与背景条件下依然具备良好的检测精度与实时性能，而可视化应用的引入显著提升了系统的易用性与推广价值。该方案可为海洋监测、水下机器人视觉感知及环境治理提供可靠的技术支撑。