随着河道生态保护和水资源管理的需求增加，非法挖沙行为对河道环境和水利安全造成了严重影响。如何高效、精准地监测挖沙船及沿途河道的挖沙行为，成为水利监管和执法的重要挑战。然而，由于复杂水域环境中的光照变化、遮挡干扰以及目标行为的不确定性，传统监测方法在精准识别和跟踪挖沙行为方面仍存在诸多局限。针对这一问题，本项目提出了一种基于计算机视觉的挖沙船监管系统，结合多项关键技术，实现对挖沙行为的智能检测与监控。具体而言，本项目首先利用目标物体分割技术，从图像和视频中精准识别挖沙船，并基于视频中的运动目标跟踪技术，对挖沙船的轨迹进行实时监测，以分析其在河道中的活动规律。此外，结合人体姿态检测技术，提取人员的关键点信息，以精准识别沿途河道的挖沙行为。进一步地，采用场景语义理解技术，对河道环境及作业场景进行智能分析，提高对异常挖沙行为的识别精度和环境适应性。本项目的创新点在于：1) 结合目标分割与运动目标跟踪技术，实现挖沙船的精准识别与轨迹监控；2) 采用人体姿态检测技术，有效分析人员的挖沙行为，提高行为检测的精准度；3) 利用场景语义理解方法，增强系统对河道环境的综合感知能力，提高复杂场景下的监测稳定性。实验结果表明，所提出的挖沙船监管系统在多个实测河道视频数据集上取得了显著的检测效果，挖沙船识别准确率达到87%，人员挖沙行为检测准确率提升9%。本项目为水利监管提供了高效、智能的技术支持，可广泛应用于河道监控、非法挖沙治理及生态保护领域。