城市的发展好坏与公民生活居住质量高低很大程度上可以直接从该市的环境状况体现出来。我国城市水域垃圾问题日渐严峻,具有公共属性的环境在保护管理上主要由政府主导,因此水域垃圾防治的责任主体是各地市政府,他们对辖区内的水域环境质量负担主要职守。我国对于城市水环境垃圾治理方面的探求研究不断,在方今互联网催生的大数据时代境况下,计算机技术及数据分析技术表现着高频率发展,城市环境管理中将先进主流的优秀科学技术理论应用其中是实现生态安全的势必走向。人工智能可以为结果预测和过程决策在基于更智能的基本设备上供给一个根本平台,在降低成本投入和优化分析工具输入上真正实现数据输出的共享使用。另外,大数据、人工智能发挥着巨大的辅助技术支持功能,缓解环境监测及治理存在的压力,给城市社会的发展发挥关键作用,为政府环境管理模式带来崭新的改革。深度学习作为人工智能的一个技术,是大数据分析时代应用而生的产物,相较于数据仓库及数据挖掘这两种常用的定量分析方法,深度学习有着更加精准及智能的可塑性。本文以政府环境管理问题为导向,在大数据分析背景下,结合深度学习等智能化技术,为水面垃圾的情报检测及管理机制提供了全新的思绪和手段,提出了由Faster RCNN与Res Net101网络结合的城市水域垃圾智能情报检测算法,并针对实际业务需求,构思出相互关联、统一的水域垃圾智能管理新模式的建设框架。建立的机器视觉模型主要实现对输入图片的垃圾区域自行检测框记,同时对标记的垃圾进行分类,经过实验实际操作该模型精度高达94%,论证了人工智能作为环境领域的技术支撑的可行性及有效性,根据设想的智能管理机制,希望通过将基于成熟算法的智能检测分析系统、监控系统及报警系统等部署在管理平台中实现管理协同化、精准化和智慧化,以大幅度提升水域垃圾管控效率目标与政府环境管理能力。