李海威 (Haiwei Li)，广东海洋大学博士研究生，.NET 开发工程师， 现居中国广东省湛江市。研究方向为 海洋垃圾智能监测与识别， 结合无人机遥感影像与深度学习目标检测技术，致力于提升海洋环境监测的效率与精度。 拥有从专科到博士的完整教育背景，以及 MES 系统开发与建筑设计的跨行业实践经验。 具备丰富的海洋外业调查经验，涵盖海岸带、近海与远海环境的多类型现场监测任务。

• 参与工厂信息化系统建设，负责数据采集与管理模块开发。
• 优化数据库与报表查询效率（部分查询提升约 30%），增强大规模数据处理与可视化支持。
• 编写实施方案与用户培训文档，积累系统实施与平台建设经验。

• 参与城市更新、工厂园区及商业街项目设计，具备规划设计与实施经验。
• 完成建筑方案布局与施工图绘制，熟练使用 CAD、SketchUp 等软件。
• 协助图纸会审与跨专业协调，理解规划设计全过程。

外业监测与调查经验：

• 海洋垃圾现场调查与样方监测
• 鸟类野外观测与种群调查
• 鲸豚类海上目击调查与记录
• 海洋水文要素现场监测
• 海洋环境采样（海水水质与生态指标采集）
• 红树林生态现状外业调查
• 珊瑚礁生态环境现场调查
• 增殖放流效果评估与跟踪监测

研究方向：基于无人机遥感与深度学习的海洋垃圾智能监测

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聚焦 海洋垃圾多场景智能监测与识别 问题，面向海滩、海面及海底等典型海洋环境， 结合 无人机遥感影像 与 深度学习目标检测 技术， 构建海洋垃圾自动化识别与评估方法体系，用于提升海洋环境监测的效率与精度。

核心研究内容涵盖：深度学习模型对比与优化、多源遥感数据融合、 垃圾目标检测与分类、空间分布分析与可视化、以及监测预警系统的构建与应用。

https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2026.147512

本研究首次系统性对比了人工监测与多种深度学习模型（YOLO 系列等）在无人机遥感影像中 海滩垃圾检测的性能差异，为行业提供了标准化评估参考。

构建基于无人机遥感影像的海洋垃圾智能监测与预警系统矩阵：

• 海滩垃圾智能监测系统 V1.0（2025SR1312048）
• 海漂垃圾智能监测系统 V1.0（2025SR1508406）
• 海底垃圾智能监测系统 V1.0（2025SR1749326）

上述系统用于海洋垃圾检测、分类识别及空间分布分析，实现从数据采集到智能分析的流程化处理， 形成“海-陆-底”三位一体的监测预警能力。

口头汇报：《人工监测与无人机深度学习方法在海滩垃圾监测中的对比评估》

特邀报告：《无人机与深度学习技术赋能海洋垃圾监测》

参赛作品：《从资源到动力：深圳科研仪器开放共享实践》

国家人力资源和社会保障部 · 工业和信息化部

• 参与策划《茂名动漫盛典高校联盟毕业季 2019 (MAG)》活动，负责高校联动与活动协同组织。
• 参与策划《茂职院次元社巡礼月活动——璃华祭》，协助完成活动整体流程设计与执行支持。