基于YOLOv10的水质污染检测：水面漂浮油污与垃圾智能识别实战
无人机从河面掠过，实时传回的影像中，油污的七彩光泽与漂浮的塑料瓶被精准标记——人工智能正在成为守护水环境的“鹰眼”。
引言：水环境保护的挑战与技术革新
随着工业发展和城市化进程，水质污染已成为全球面临的重大环境挑战。水面漂浮的油污和各类垃圾不仅影响水体景观，更对水生生态系统和人类健康构成严重威胁。传统的人工巡检方式存在效率低、覆盖面有限、反应滞后等问题。
近年来，基于深度学习的目标检测技术为水质监测带来了革命性突破。本文将介绍基于YOLOv10——YOLO系列的最新版本——构建的水面漂浮物检测系统，它能够实时准确地识别水面的油污和多种类型的垃圾，为水质监测提供高效的技术解决方案。
YOLOv10：实时目标检测的新标杆
YOLOv10由清华大学研究团队基于Ultralytics Python包开发，通过消除非极大值抑制（NMS）并优化各种模型组件，以显著降低的计算开销实现了最先进的性能。
YOLOv10的核心创新
1. 一致双重分配的无NMS训练
传统YOLO版本需要NMS后处理来消除冗余检测框，而YOLOv10采用一致双重分配策略，在训练时结合一对多和一对一分配，实现无需NMS的端到端检测，大大降低推理延迟。