改写“雷李义等[10,11]利用深度学习技术研究了水体漂浮物的识别和检测算法。他们对比分析了Faster R-CNN、R-FCN和SSD等卷积神经网络结构在漂浮水草和漂浮落叶识别检测方面的性能，实验结果表明SSD模型的预测精度相对于其他模型更高。侯迪波等人[12]提出了一种利用定点图像分析技术的河道漂浮物检测方法，目的是对岸边架设的定点摄像头采集的图像进行自动处理，以识别水面上漂浮的异物并发出预警。该方法首先利用图像配准技术提取河道水体部分，然后通过对比当前图像与理想图像（即无异物）的邻域块间灰度梯度指标，分析判断异物的可能存在性和位置。”

雷李义等使用深度学习技术研究了水体漂浮物的辨识和检测算法。他们对比分析了Faster R-CNN、R-FCN和SSD等卷积神经网络结构在漂浮水草和漂浮落叶的辨识和检测方面的性能。实验结果显示，相较于其他模型，SSD模型具有更高的预测精度。侯迪波等人提出了一种利用定点图像分析技术的河道漂浮物检测方法，旨在对岸边架设的定点摄像头采集的图像进行自动处理，以便识别水面上漂浮的异物并发出预警。该方法首先利用图像配准技术提取河道水体部分，随后通过将当前图像与理想图像（即无异物）的邻域块的灰度梯度指标进行对比分析，来判断异物的可能存在性和位置。