本文是一篇计算机论文范文，本文基于水域分割和目标检测算法，研究了一种适用于灌区水域环境的水面漂浮物检测方法，并通过边缘计算技术以及微服务架构，开发了灌区水域监测平台，能够实现对灌区水域的精确分割和污染物目标的准确检测，为灌区的管理人员在灌区水域环境治理和保护、日常运维、资源调度等方面提供支持。
1 绪论
1.1 研究背景与意义
随着工业和农业活动的持续扩张，人民日常生活和生产活动中所产生的废水和垃圾也越来越多，这些垃圾废弃物有很大一部分进入了水域中，污染问题日益严重。未经处理的废弃物进入水体，导致水面漂浮物、水体污染、水体富营养化等现象加剧，不仅严重破坏了水资源，还对生物多样性和生态平衡造成了不利影响[1]，严重威胁生态环境及人类健康。特别是水面漂浮物等垃圾，它们普遍难以自然降解，不仅影响水体美观，还会导致水质恶化、水生物种死亡等一系列连锁反应。因此，灌区水域环境也面临严峻挑战。灌区水域不仅肩负着灌溉、供水、防洪和抗旱等重要职责，而且与人们的生产生活紧密相连，因此，保护灌区环境，维护水质安全显得尤为重要。
目前，灌区的水域漂浮物的清理工作主要依赖人工打捞。虽然人工打捞操作灵活简单，但是由于灌区水源种类较多（如河流、湖泊以及水库等），水域面积广阔，取水渠道蜿蜒复杂，人工打捞工作强度大、效率低下、且成本高昂。此外，水域环境的复杂性，也会使打捞作业带有较大的危险，易对作业人员的健康安全构成威胁。因此，加大对水环境治理的重视程度，实现智慧化，自动化的灌区水域治理工作成为亟需解决的问题。
无人机技术的发展和大量摄像头的部署，为水域环境监测提供了丰富的数据基础。同时，相较于传统的目标检测技术如背景差分和光流法等，深度学习算法为视频流中的漂浮物目标检测带来了革命性的变化，尤其是卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）对漂浮物检测方法展现出显著的性能优势[2]。该方法能够通过学习漂浮物的局部细节特征，实现对水面垃圾的高效识别与分类。然而在实际应用中，视频流中的目标检测对计算资源的需求较大，对硬件性能要求较高。边缘计算技术[3]作为智能视频监控的新兴方案，通过在数据源附近进行数据处理，有效降低了数据传输的冗余，并显著提高了视频处理的实时性。
1.2 国内外研究现状
1.2.1 水域分割研究
在监测水面环境时，准确识别水域边界是至关重要的。这一过程与检测水岸线或海平线相似，其准确性对于无人机导航和水面目标监测具有重要意义。通过有效地提取水域区域，不仅能够确定航行的最佳路径，确保无人机的高效运行，还能为识别水面上的目标划定关键区域，这为进一步的目标检测任务提供了坚实的基础。
近年来众多国内外研究人员在海天线检测领域投入了大量精力进行探索。传统的检测技术主要依赖图像的梯度、纹理和线性特征，Yao等人[4]利用区域生长算法根据亮度值分离出明显的水区。然后利用设计好的纹理特征对图像进行K-means聚类，纹理平均值最小的类被分类为水区域，并基于立体视觉的方法来获取反射区域的高度和距离信息。最后，将所有特征融合在一起，可以从图像中检测出准确的水域。但水面纹理通常较弱，降低算法的准确性。而且，上述方法仅从图像中获取研究人员主观设计的统计特征，特征单一，这限制了对水线定位的适应性和稳定性。虽然在海洋环境中，这些算法表现良好，但在包含植被、建筑物的阴影遮挡、阳光反射和水面波纹等复杂因素的河道区域，它们的检测效果通常不尽人意。为了解决上述一些问题，Li等人[5]提出了一种自适应阈值方法，它在不考虑类内方差最小的情况下，通过最大类间方差来获得图像分割的最优阈值。由于水面图像的背景大多是均匀的，提出了基于均匀性测量的阈值分割方法，同时，针对水面图像通常受到光强、水波纹等因素的影响，采用了相关的校正算法，进一步提高了分割精度。文献[6]的方法利用K-means算法和快速行进算法实现了水线的实时准确检测，提取感兴趣区域。上述方法都依赖于人工经验，在检测复杂水域时仍存在一些问题。
2 相关技术及数据集构建
2.1 经典算法
2.1.1 图像分割算法
图像分割，即像素级分割，是计算机视觉和图像处理中的一项基础而关键的技术，旨在将数字图像细分成多个部分或区域，使得每个区域内部的像素在某种意义上具有相似性，而不同区域之间则具有明显的差异性。这种相似性可以是颜色、亮度、纹理等视觉特征，也可以是更高级的语义信息。用如下表格2-1简单介绍不同的传统分割方法的特点，并且给出不同方法的代表性的文献。
以上这些传统方法各有优势和局限性，通常需要根据具体的应用场景和图像特性来选择合适的分割方法。随着深度学习技术的发展，许多传统图像分割方法已经与深度神经网络相结合，可以将传统的图像分割方法作为预处理步骤，或者将它们的特征融合到深度学习模型中，形成了新的混合模型，以提高分割的准确性和鲁棒性。与传统方法相比，具有良好的处理复杂场景的能力、泛化能力、集成和融合能力并且拥有活跃的研究社区和丰富的开源资源。
2.2 相关技术
2.2.1 注意力机制
注意力机制（Attention Mechanism）[57]是深度学习中一种重要的机制，在自然语言处理、计算机视觉等领域中被广泛应用，最初是为了解决序列到序列（Sequence-to-Sequence）任务中长距离依赖问题而提出的。它的提出主要是为了模拟人类在处理任务时的注意力分配过程，使得模型能够更加灵活地处理输入数据的不同部分，从而提升模型在处理长序列或复杂数据时的性能。
计算机视觉领域的注意力模块一般可以分为空间注意力模块和通道注意力模块。空间注意力模块的目的是捕获像素之间的长期依赖关系，使特征能够聚合更多的上下文信息。而通道注意力模块的目的是捕获通道之间的远程依赖关系。后续也有一些研究[50]将Transformer应用于计算机视觉任务，使用Transformer代替传统的卷积层来提取特征，Transformer模块也是基于自注意力机制设计的。注意力机制通过模拟人类的视觉注意力过程，显著提升了计算机视觉模型在各种视觉任务中的性能。
2.2.2 边缘计算
边缘计算[3]是一种优化数据处理和响应时间的计算架构，通过将计算任务分布到网络边缘，即更靠近数据源的位置，如终端设备或本地服务器来实现。这种方法显著降低了数据传输的延迟，提升了处理速度，边缘计算还有助于节省带宽、保护数据隐私、增强系统可靠性，并允许分布式智能，使得系统更为灵活和强大。
神经网络在计算机视觉任务中取得了令人印象深刻的进展，但这些成就严重依赖于强大的计算能力和资源，限制了它们的推广和部署。尽管在过去十年中，基于云计算的技术得到了迅速发展，但这种方式带来了一些不便，如延迟、带宽限制和安全问题。这些挑战限制了边缘计算的发展，边缘人工智能计算的分散范式旨在将决策能力直接带到边缘，促进实时决策，简化数据处理，并减少对网络连接的依赖。因此，边缘计算能够提供具有更高的安全性、更低的延迟，以及更低的功耗。
3 融合边界特征的双分支结构河道水域分割方法 ................... 19
3.1 引言 .......................... 19
3.2 融合边界特征的双分支水域分割方法 ......................... 19
4 基于 MobileViT 的轻量化水面漂浮物检测方法 ....................... 31
4.1 引言 ............................. 31
4.2 基于 MobileViT 的轻量化目标检测方法 ........................ 31
5 灌区水域监测平台的设计与实现 ............................. 45
5.1 系统分析 ............................ 45
5.1.1 应用场景分析 ............................ 45
5.1.2 需求分析 ................... 45
5 灌区水域监测平台的设计与实现
5.1 系统分析
5.1.1 应用场景分析
智慧灌区管理系统是现代农业水利发展的重要成果，它通过集成先进的信息技术，如物联网、大数据分析、云计算和人工智能，实现对灌区水资源的高效管理和精准调度。系统的主要应用场景包括实时监测灌区的水量、水位和水质，利用这些数据进行智能水资源调度，以适应不同的灌溉需求。
系统还具备远程控制功能，能够对灌溉系统中的闸门、泵站等关键设备进行自动化管理，减少人工巡检和操作，有效降低管理成本。数据采集与分析是系统的核心，它能够收集和存储大量水文、气象和土壤数据，为灌区管理者提供科学的决策支持。智慧灌区还构建了“一张图”信息管理平台，实现对灌区水资源、工程设施、灌区环境等全面监控，提升管理效率和透明度。
智慧灌区管理系统在灌区环境保护和水面污染物监测方面发挥着重要作用。利用视频监控和无人机等技术和图像识别算法，系统能够自动检测水面上的漂浮物，它通过实时监测和数据分析，对这些污染物进行分类和定位，生成污染物分布图，为清洁工作提供精确的指导。为灌区的污染防控、生态修复和可持续发展提供了强有力的技术支撑。通过智慧化管理，能够更好地保护灌区的生态环境，实现水资源的可持续利用，为农业现代化和乡村振兴战略的实施贡献力量。
6 总结与展望
6.1 总结
随着工农业的快速发展，水资源的污染问题日益凸显，而灌区作为农业生产的重要组成部分，其水资源的保护和管理显得尤为重要，本文基于水域分割和目标检测算法，研究了一种适用于灌区水域环境的水面漂浮物检测方法，并通过边缘计算技术以及微服务架构，开发了灌区水域监测平台，能够实现对灌区水域的精确
