水面漂浮物直接影响水域生态环境与水利设施安全。传统人工巡查方式效率有限，难以实现全天候监测。智能识别系统通过视频分析与机器学习技术，为水面清洁管理提供精准支撑。

系统利用坝区现有视频监控资源，通过深度学习算法构建漂浮物识别模型。算法经过数十万张水面图像训练，能够准确区分正常水面波纹与各类漂浮物。当摄像头捕捉到水面异常物体，系统在秒级内完成目标检测与分类。

识别模型对常见漂浮物建立详细分类体系。塑料制品、枯枝落叶、水生植物等不同类别拥有独立的识别特征库。系统不仅判断是否存在漂浮物，还进一步分析其类型、覆盖面积与移动速度。

放水洞闸漂浮物监测

闸门区域的漂浮物堆积可能影响水利设施正常运行。系统在放水洞入口处设置重点监控区域，对垃圾存量实施精准监测。当识别到漂浮物聚集达到预警阈值，自动触发清理通知。

通过图像分析计算漂浮物覆盖密度。系统根据堆积程度启动分级预警，轻度堆积提示日常清理，重度堆积立即通知应急处理小组。某水电站应用此功能后，成功避免多次因垃圾堵塞导致的闸门故障。

预警与数据管理

识别到漂浮物超标情况，系统立即生成预警信息。报警内容包含现场图片、漂浮物类型、堆积位置与建议处理方案。这些信息通过管理平台推送至相关责任人，支持快速响应决策。

数据归档系统完整记录每次识别事件。时间、位置、漂浮物种类、处理结果等信息形成完整工作闭环。长期数据积累帮助管理人员分析漂浮物来源规律，制定更具针对性的预防措施。

系统支持与清捞船只、自动打捞设备联动，实现从识别到处置的全程智能化。当发现大面积漂浮物聚集时，可自动规划最优清理路线，调度最近作业船只前往处理。

水面漂浮物智能识别系统将水域保洁工作从被动清理转向主动预防。通过科技手段延伸管理视野，实现重点水域的全天候监控，为保护水环境、保障水利设施安全运行提供可靠的技术支持。