إن كمية التحديد للقمامة البلاستيكية البحرية ذات الكثافة الموجبة أمر بالغ الأهمية لفهم كيفية تراكم النفايات البلاستيكية عبر محيطات العالم، كما أنه أمر حاسم لتحديد مناطق التجمع المكثف التي يمكن استهدافها في جهود التنظيف. في الوقت الحالي، فإن الشكل الأكثر شيوعًا لتحديد كمية القمامة البلاستيكية البحرية يتم من خلال استخدام صنارات مانتا لجمع العينات يدويًا. لكن هذه الطريقة مكلفة وتحتاج إلى عمل بشري. تُزيل هذه الدراسة الحاجة إلى جمع العينات اليدوية من خلال استخدام طريقة ذاتية تعتمد على الشبكات العصبية ونماذج الرؤية الحاسوبية، والتي تم تدريبها على صور تم التقاطها من طبقات مختلفة من العمود البحري، بهدف إجراء تحديد كمي للبلاستيك في الزمن الفعلي. وتحقيق النموذج الأفضل أداءً دقة متوسطة متوسطة (Mean Average Precision) بنسبة 85%، ودرجة F1 تبلغ 0.89، مع الحفاظ على سرعة معالجة قريبة من الزمن الفعلي تبلغ حوالي 2 مللي ثانية لكل صورة.