针对漂浮物检测任务，检测算法的输入数据可以是图像或者视频，而在水域监控中使用摄像头采集漂浮物目标的视频数据更接近实用性与实时性的检测要求，本研究所使用的DeepStream就可以较好地实时处理视频文件。NVIDIA DeepStream SDK简称DeepStream，是基于GStreamer开发的流媒体分析软件包。其形式开源并且具有结构模块化、软硬件支持全面以及流文件处理迅速的特点。 首先在计算机平台中将训练得到的.pt格式文件转化成.tws的中间格式文件。然后环境转移到Jetson Nano平台，待TensorRT相关参数修改并编译完成后，执行命令将.wts格式文件转换为.engine引擎文件，并测试是否转换成功。最后修改DeepStream相关参数文件并编译，生成可执行文件后即可运行DeepStream进行测试。网络模型在DeepStream上部署的流程如图所示。改写上述文字。

本研究旨在解决漂浮物检测任务中的实时性和实用性问题。为了实现这一目标，我们选择使用摄像头采集漂浮物目标的视频数据作为检测算法的输入数据，而不是使用图像。为了实现实时性处理，我们使用了NVIDIA DeepStream SDK，该软件包是基于GStreamer开发的流媒体分析软件包，具有结构模块化、软硬件支持全面以及流文件处理迅速的特点，并且是形式开源的。我们首先在计算机平台上将训练得到的.pt格式文件转换成.tws的中间格式文件，然后将环境转移到Jetson Nano平台，修改相关参数并编译，最后将.wts格式文件转换为.engine引擎文件，以测试是否转换成功。最后，我们修改DeepStream相关参数文件并编译，生成可执行文件，即可运行DeepStream进行测试。网络模型在DeepStream上部署的流程如图所示。

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水上漂浮物目标检测数据集

水上漂浮物目标检测数据集是用于训练和评估水上漂浮物目标检测算法的数据集。它包含了在水面上漂浮的各种物体，如塑料瓶、木材、布料等。这些数据集通常包含了大量的图像和相应的标注信息，用于指示图像中漂浮物目标的位置和类别。

一个常用的水上漂浮物目标检测数据集是FishingNet数据集，它是由中国科学院自动化研究所开发的。该数据集包含了大量的水上漂浮物目标图像，涵盖了不同的场景和环境条件。每个图像都有相应的边界框标注，用于指示漂浮物目标的位置和大小。

另一个常用的数据集是MAR-Dataset，它是由韩国海洋研究所开发的。该数据集包含了多个海洋环境下的水上漂浮物目标图像，包括海洋、河流等。每个图像都有相应的标注信息，用于指示漂浮物目标的位置和类别。

除了这些常用的数据集，还有其他一些水上漂浮物目标检测数据集可供使用。这些数据集可以帮助研究人员和开发者训练和评估水上漂浮物目标检测算法的性能。

湖面漂浮障碍物目标检测

湖面漂浮障碍物目标检测是一项技术，旨在通过使用计算机视觉算法和模型来自动识别和定位湖面上的漂浮物。根据引用中提到的算法和模型，可以使用yolo5目标检测模型进行湖面漂浮障碍物的检测。此模型可以通过下载给定的数据集和模型进行训练，训练轮数为100，其中包含湖面漂浮障碍物的图像。训练完成后，该模型将能够识别和定位湖面上的漂浮物。