为解决传统航道人工巡检异物检测方法精度低、速度慢、成本高等问题,采用无人机航拍获取航道及异物图片;首先提出一种基于改进YOLOv5s(You　Only　Look　Once　version　5　small)的检测模型对五类航道异物进行识别,该改进算法添加了　SE注意力机制以提高模型对重要特征的关注权重,同时采用Focal-EIOU　Loss替换原有损失函数,改进后模型的精准率、召回率、mAP分别提高了　3.8、6.3、5.8个百分点;其次为实现异物精准定位,提出一种算法结合图片信息和YOLOv5识别定位数据,并通过坐标变换以得出航道异物的坐标信息,与实际测量结果误差在±5　m范围内;最后利用改进的检测模型与定位算法对福建宁德地区闽江河段的航拍图片进行识别、定位,结果表明模型对航道异物有较好的识别效果,定位较为精准.