河流作为水环境中的重要组成部分,在供给水源、维持生态、美化景观等诸多方面扮演着不可或缺的角色。但是,目前人类活动和自然因素导致河面频繁出现大量漂浮物,严重破坏了河道景观和水生态环境,已成为河道监管中重点关注的问题。在国内各省市全面推行落实“河长制”政策的背景下,很多地方开始采用摄像头进行河湖可视化监管以促进河湖面貌改善,但是人工参与程度依然较高,单纯依靠人力观看大量的监控资料来判断河湖状况。在这种情况下,推动当前河道视频分析的智能化与无人化已成为河流长效管护的迫切需求。但是,河流环境本身复杂多样,例如,河流结构性差、易受动态光影和水波扰动等噪声的影响,现有的视觉方法应用至水面漂浮物监测任务中仍存在一些问题需要解决。围绕上述需求及难点,本文开展了基于视觉分析的河道漂浮物检测与跟踪方法研究,并进行了实验应用。主要工作与研究成果如下:（1）研究了复杂河道场景中的水体提取方法。针对河道外观多样和水面存在倒影、阴影及强光反射等干扰,传统算法难以实现水体区域准确检测的问题,提出了基于图像级联分割网络结合条件随机场的水体提取算法。该方法采用视觉任务中语义二分割的思路,通过多层神经网络提取图像中高层次的语义特征实现水体区域的初步提取;然后,将分割网络的输出结果作为一阶势辅助构建条件随机场模型,通过对像素点间的依赖关系进行建模,消除小区域误判并细化水体边界,实现水体提取结果的进一步优化。实验验证了所研究的水体提取算法在倒影、阴影和强光反射等复杂河道中的有效性,为后续工作提供了良好的支撑。（2）研究了时空信息融合的河道漂浮物检测方法。针对河道中闪烁光影、水流波动等噪声造成误检率高以及间歇性运动的漂浮物易漏检的问题,提出了基于时空域信息融合的漂浮物检测方法。在时间域,采用像素级别自适应分割算法,通过对河道背景模型复杂度进行建模,自动调整漂浮物决策阈值和背景模型更新率,来削弱动态背景噪声的影响;在空间域,使用谱残差算法分析单帧图像的全局空间显著性,获取漂浮物的显著性信息;然后,通过将时空双域信息融合,进一步降低漂浮物的误检率。同时,对像素级别自适应分割算法做出改进,加入漂浮物前景统计策略,改善间歇性移动的漂浮物易出现漏检的问题。实验验证本文算法提高了在动态背景噪声场景和目标间歇性运动场景中漂浮物检测的准确率。（3）研究了改进核相关滤波的河道漂浮物跟踪方法。立足于河道监控场景的特殊性,在传统核相关滤波（Kernel Correlation Filter,KCF）算法上做出改进,提出了多特征融合的尺度自适应河道漂浮物跟踪方法。通过同时提取目标的方向梯度直方图特征和颜色命名特征,来降低KCF跟踪算法对漂浮物跟踪时单一特征表征能力不足的影响;并利用跟踪置信度自适应调整不同特征响应图的权重,扩大跟踪算法在不同河道环境中的适用性;另外引入金字塔尺度估计策略实时估计漂浮物的尺寸,改善传统KCF算法无法进行跟踪框尺度调整而导致跟踪精度降低的问题。通过实验结果对比与定性定量分析,验证了本文算法在光影变化、水波扰动和运动旋转等条件下可实现对漂浮物的连续跟踪。（4）完成了河道漂浮物智能监测平台的设计与实现。对基于视觉分析的河道漂浮物检测与跟踪系统进行了需求分析,并完成了整个系统的设计和实现。河道智能监测系统由视频监控平台和算法功能模块组成。视频监控平台基于Java语言开发,采用了 Spring MVC框架和MySQL数据库,用以实时展现河道视频数据;算法功能模块基于Python语言开发,使用了 Open Source Computer Vision Library计算机视觉库和TensorFlow深度学习框架,用以进行视觉分析和提供算法接口。最终利用Docker将软件平台与算法模块部署至服务器上。综上所述,本文针对视觉分析在河道智能监控中实际应用的难点,研究了复杂河道环境中漂浮物智能监测方法,主要包括复杂场景中的水体区域提取算法、动态背景噪声下漂浮物检测算法和河面漂浮物跟踪算法,并在算法研究的基础上,设计了河道漂浮物智能监控平台。本文的研究成果将对推进河道环境智能无人化监测与河道自动化清理工作提供解决方案与技术支撑,同时也对其它领域中复杂条件下的目标检测和目标跟踪任务具有一定的借鉴意义。