В данной работе представлен подход к детектированию мусора в прибрежных зонах с использованием глубокого обучения и беспилотных летательных аппаратов. Целью исследования было разработать эффективную систему для обнаружения и классификации различных видов мусора, угрожающих морской фауне и флоре, а также прибрежным экосистемам. Исследование включало сбор обширного набора данных с использованием БПЛА в различных прибрежных локациях, что позволило обучить модели глубокого обучения для точного распознавания и классификации мусора. Особое внимание было уделено выбору и настройке модели Yolov8l, которая показала высокую точность в задаче детекции мусора. Результаты исследования подчеркивают важность применения передовых технологий в экологическом мониторинге и управлении отходами, открывая новые перспективы для борьбы с загрязнением водных ресурсов и защиты прибрежных экосистем