针对水质污染的环境综合监测问题，提出了一种基于卡尔曼滤波和卷积神经网络的水质异常监测方法。 该方法采用Mask R-CNN图像分割方法对鱼进行分割，制作出鱼骨干和背景图像的正样本数据集和负样本数据集，并利用卷积神经网络训练数据集获得模型。 在跟踪过程中，使用RANSAC算法筛选SIFT特征，使用匹配和卡尔曼滤波器跟踪鱼并实时绘制运动轨迹。 每3秒保存一次运动轨迹，总共获得150000个正常和异常水质样本。 实验结果表明，基于卡尔曼滤波和卷积神经网络的水质异常识别率为98.5％，优于传统的水质识别方法。