环境问题是发展中国家要面对的首要难题，在发展基础建设的同时，环境不可避免的遭到破坏。我国有大量生活垃圾未能处理，散落在各个角落污染河流，给洞庭湖区居民生活带来严重危害。本研究使用无人机对洞庭湖区岸边垃圾进行图像采集，针对沅江新拐河、松滋东支、虎渡河、藕池河西支、藕池河东支、岳阳城陵矶港洞庭湖入口、八仙桥新墙河、南渡汨罗河、樟树港河等采样点进行低空采样，应用于自建图像训练库，利用Inception-v3模型检目标，同时标定深度学习图像数据库。由于垃圾种类繁多，研究将其分为6类，分别为玻璃、金属、塑料、废纸、纸板以及生活废弃物，利用高质量图片进行训练测试，满足近距拍摄下的识别。后续将围绕增加数据类型的模型训练，修改模型参数和性能，以期帮助从事河岸巡检的工作人员降低垃圾分类成本，提高分类垃圾的工作效率。