河道塑料瓶识别标准数据集 | 科研与项目必备（图片已划分、已标注）适用于YOLO系列深度学习分类检测任务【数据集分享】

随着城市化进程加快和塑料制品使用量增加，河道中的塑料垃圾问题日益严重。塑料瓶作为河道漂浮垃圾的主要类型，不仅破坏水体景观，还威胁水生生态系统的健康。传统的人工巡查方式效率低、成本高，难以满足实时监控与治理的需求。

基于计算机视觉的自动识别技术，为河道垃圾监测提供了新的解决方案。本数据集专注于 河道场景中的塑料瓶识别，涵盖多种光照、背景复杂度和目标尺度情况，并提供标准的 YOLO 格式标注，便于训练深度学习目标检测模型。通过使用该数据集，研究者和开发者能够快速搭建河道垃圾识别系统，实现环境监测自动化，为智慧水务和生态保护提供数据支撑。

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数据集概述

随着社会的发展与消费品使用量的增加，塑料垃圾尤其是塑料瓶的数量急剧上升，并逐渐成为水域污染的重要来源。河道中的塑料瓶不仅影响水体美观，还会对水生生态系统造成危害。因此，利用计算机视觉和人工智能技术对河道垃圾进行自动检测和识别，成为环境保护与智慧城市建设的重要方向。

本数据集专注于 河道场景中的塑料瓶检测，提供了经过人工标注的图片，能够直接用于训练和验证 目标检测模型。数据集已按照 train、val、test 三部分合理划分，采用标准的 YOLO 格式标注，方便开发者快速上手。

数据集详情

1. 图片来源

   • 图片采集自实际河道场景，涵盖晴天、阴天、不同水质、不同河道宽度和环境背景。
   • 部分数据经过增强处理（如亮度调整、翻转、模糊等），提高模型的鲁棒性。

2. 类别设置

   • 本数据集聚焦于单类别：

     nc: 1
     names:
       0: Plastic Bottle
     

3. 标注格式

   • 采用 YOLO 标准标注：
     每个图片对应一个 .txt 文件，记录目标类别编号与边界框归一化坐标。

   • 示例：

     0 0.532 0.471 0.121 0.256
     

     其中 0 表示塑料瓶类别，后四个数值依次为 x_center, y_center, width, height。

4. 数据划分

   • 训练集（train）：约占 70%
   • 验证集（val）：约占 20%
   • 测试集（test）：约占 10%
   • 每个子集均保持类别分布一致，保证实验公平性。

5. 数据特点

   • 多场景：不同水面环境（清澈、浑浊、有漂浮物）。
   • 多尺度：远处小目标瓶子、近距离大瓶子。
   • 复杂背景：包括水草、树叶、漂浮垃圾等干扰因素。
   • 光照变化：早晨、正午、傍晚等时间段拍摄。

适用场景

该数据集主要面向 环境保护、智慧水利与智能监控 相关应用，典型使用场景包括：

1. 环境监测与治理

   • 部署在河道摄像头，实现实时塑料瓶检测与数量统计。
   • 为环保部门提供数据支撑，辅助垃圾清理决策。

2. 无人船与水面机器人

   • 作为无人清洁船的视觉感知数据源，帮助自动识别和定位漂浮垃圾。

3. 智慧城市建设

   • 融入智慧水务系统，实现河道水质与垃圾监控一体化。

4. 人工智能研究与教学

   • 可作为 目标检测入门数据集，用于深度学习课程实验。
   • 适合训练 YOLO、Faster R-CNN、SSD 等检测模型，验证小目标检测效果。

5. 竞赛与应用开发

   • 用作环保类 AI 竞赛数据集，鼓励更多开发者探索环境保护中的 AI 应用。

结语

河道塑料瓶垃圾的自动识别与检测是人工智能在环保领域的重要实践。本数据集提供了高质量的标注图片，覆盖了多种复杂场景，能够有效支撑研究人员和开发者开展模型训练与应用探索。

借助该数据集，开发者不仅可以提升模型在小目标检测、复杂背景识别中的性能，还能推动 AI+环保 技术在实际场景中的落地应用，为水环境治理提供智能化解决方案。

本数据集聚焦于 河道场景中的塑料瓶垃圾检测，提供了高质量的标注图片，覆盖了不同光照、背景复杂度和目标尺度的多样场景。其标准的 YOLO 格式标注和合理的 train / val / test 划分，使研究者和开发者能够快速上手，进行深度学习模型的训练和验证。

通过使用该数据集，可以实现：

• 河道塑料瓶的自动检测与数量统计；
• 支撑无人船或水面清洁机器人的视觉感知；
• 辅助智慧水务系统进行环境监测和垃圾治理。

总之，该数据集为 AI+环保 提供了重要的数据基础，能够推动河道垃圾监测技术的智能化、自动化发展，为保护水环境、提升生态质量提供有力支持。

适用人群

本数据集适合多个群体使用，尤其是从事 计算机视觉、智能监控和环境保护 相关工作的研究者和开发者，具体包括：

1. 人工智能与计算机视觉研究人员

   • 用于小目标检测、复杂背景识别、模型优化与算法验证。
   • 可在论文实验、学术研究中作为河道垃圾检测的标准数据集。

2. 环境监测与智慧水务工程师

   • 帮助开发河道垃圾自动识别系统，实现实时监控和数据统计。
   • 支撑无人船或水面清洁机器人视觉模块训练。

3. 高校师生及培训机构学员

   • 可作为深度学习课程实验数据集，让学生掌握从数据预处理到模型训练的完整流程。
   • 用于教学演示、实验操作及模型调优练习。

4. 开发者与初学者

   • 可以快速上手 YOLO、Faster R-CNN、SSD 等目标检测模型。
   • 有助于积累实际项目经验，探索 AI 在环保领域的应用。

5. 竞赛选手与爱好者

   • 可作为 AI 环保类比赛的数据集，进行模型训练与性能优化。
   • 鼓励创新应用开发，推动智能环保技术落地。