基于多摄像头协同与深度学习的漂浮污染物智能监测方法研究

针对水体漂浮物污染监测中存在的复杂环境干扰、单摄像头视野局限及目标尺度多变等难题，研究人员提出了一种融合多摄像头联合空间策略的深度学习检测跟踪方法。通过改进SSD网络架构（集成MobileNetV3与FPN）、开发尺度自适应KCF跟踪算法（结合FHOG与金字塔尺度估计）及优化多摄像头参数协同，实现了87.23%的IDF1精度与29.83f/s的实时性能，为水环境综合治理提供了智能化技术支撑。

　　

漂浮污染物已成为威胁水体生态健康的重要问题，全球塑料废弃物排放量预计将在2025年达到2016年的两倍以上。传统监测手段如人工巡查和遥感技术存在效率低、成本高等缺陷，而现有计算机视觉方法又受限于复杂水环境干扰、单摄像头视野局限及目标尺度动态变化等挑战。尤其当漂浮物在近远距离移动时，尺度变化导致的跟踪漂移问题严重制约了监测精度。

为解决上述问题，国家自然科学基金资助项目团队开发了一套基于多摄像头联合空间策略的漂浮物智能监测系统。研究通过改进单次多框检测器(SSD)架构，引入轻量级MobileNetV3主干网络与特征金字塔网络(FPN)，显著提升了多尺度目标的检测鲁棒性；在跟踪环节，将快速方向梯度直方图(FHOG)和金字塔尺度估计策略融入核相关滤波(KCF)算法，并结合加速稳健特征(SURF)与随机抽样一致(RANSAC)算法实现精准目标匹配；最终通过多摄像头参数联合优化策略，在Ubuntu系统搭载RTX 3080显卡的硬件平台上实现了跨摄像头连续跟踪。该成果发表于《Expert Systems with Applications》，其核心创新在于：轻量化检测网络设计解决了低性能设备上的实时监测难题；尺度自适应跟踪算法有效克服了目标形变引起的漂移问题；多摄像头信息融合技术将监测视野扩展了3.2倍。

关键技术方法包括：1) 基于MobileNetV3-FPN改进的SSD检测框架；2) 融合FHOG与金字塔尺度估计的KCF跟踪算法；3) SURF-RANSAC特征匹配方法；4) 多摄像头内外参数联合优化策略。实验数据来自实际水域监控场景，包含不同光照条件下的漂浮物运动序列。

研究结果

1. 轻量级检测网络：改进后的SSD在测试集上达到89.37%的IDP（检测精确率），较原模型提升12.6%，推理速度达31.2f/s；
2. 多尺度跟踪：尺度自适应KCF算法使IDR（检测召回率）提升至84.37%，较传统KCF减少23.8%的尺度漂移误差；
3. 跨摄像头匹配：SURF-RANSAC方法将目标重识别准确率提高至91.4%；
4. 系统性能：整体框架IDF1（F1分数）达87.23%，在6摄像头组网系统中保持29.83f/s的实时性。

结论与讨论
该研究首次实现了多摄像头协同下的漂浮污染物全流程智能监测，通过轻量化网络设计与跨摄像头参数优化，突破了传统方法在复杂水域场景的应用瓶颈。特别值得注意的是，金字塔尺度估计策略有效解决了固定监控场景中目标远近运动带来的尺度突变问题，而联合空间优化策略使系统在视角差异达65°的摄像头组网中仍能保持稳定跟踪。研究团队指出，未来可结合无人机航拍数据进一步扩展三维监测能力，同时探索联邦学习框架以提升多源异构摄像头数据的处理效率。这项技术已应用于2022年国家重点研发计划项目，为长江流域漂浮垃圾治理提供了重要技术支撑。