水面漂浮垃圾的回收处理已成为环境管理的重要话题。然而，传统的水面漂浮垃圾回收需要大量人力资源，效率较低且易出错。 近年来，深度学习技术的发展为漂浮垃圾的回收提供了新的解决方案。文章设计了一种基于 YOLOv5 算法的水面漂浮垃圾检测回收系统。 该系统可通过电脑摄像头实时采集图像，并使用基于 YOLOv5 的识别模型进行漂浮垃圾识别，并将识别结果通过串口发送至单片机上来控 制舵机实现垃圾的自动化回收，从而完成垃圾识别和回收。
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