河道漂浮物监测识别系统通过现场监控摄像机对河道湖面等水体进行实时监测，系统借助智能视频分析技术和YOLO深度学习技术，系统能够自动识别和抓拍水面上的垃圾漂浮物。一旦系统检测到有垃圾漂浮在水面上，立即触发预警机制，并将现场抓拍的图片及时推送给相关管理人员。同时，该系统还能实时监测饮用水水源地的人员入侵事件，及时警示并通知相关人员进行处理。

随着城市快速发展和人口增长，水环境污染成为一个令人关注的问题。而湖泊河道治理悬浮物一般是由沿岸生活垃圾处理及河道治理两侧的枯树枝断木等构成，如没有及时捕捞和清除，各种垃圾污物会严重影响市容环境和市容市貌。为了保护水源环境防范生态污染，基于智能视频分析技术和YOLO深度学习技术的水面漂浮物生活垃圾识别检测系统应运而生。系统能够全方位无间断实时检测识别河道治理水面上各种垃圾漂浮物，立即发出告警并抓拍和记录。管理人员查看到告警消息，可协调工作人员前往现场处理，提高后台管理实时监控系统工作效率。

系统主要依靠AI算法中的YOLO深度学习模型。经过大量的训练和优化，能够准确识别不同形状、大小的垃圾漂浮物。一旦发现异常，系统立即进行抓拍并发送警报，为后续处理提供及时依据。系统广泛应用于河道、湖泊、饮用水水源地等水域环境。传统的人工巡视方式无疑效率低下且耗费人力资源，而该系统利用智能技术的优势，能够全天候自动地进行监测和识别，大大减少了人员巡视工作的强度。