标题：基于深度卷积神经网络的水面垃圾识别方法
作者：方武1，2；连圣阳1 落莉莉1
作者单位：1 苏州经贸职业技术学院，江苏 苏州 215009；2 苏州朗捷通智能科技有限公司，江苏 苏州 215009
关键字：目标检测；水面垃圾识别；卷积神经网络
摘要：在多变的水体环境中，由于光线波动和水波扰动，传统的水面垃圾检测算法面临识别精度不高的挑战。为应对这一问题，提出了一种基于深度卷积神经网络（DCNN）的水面垃圾识别方法。该方法利用预先训练的轻量级模型自动提取垃圾的特征，有效抵御环境变化带来的影响，确保了目标的准确识别，为水面垃圾的自动化监测与清理提供了坚实的技术基础。实验结果表明，与现有方法相比，所提方法在维持快速识别的同时，识别准确率平均可提高9%。