Hiện trạng ô nhiễm rác thải trên sông đang là vấn đề đáng lo ngại trên toàn cầu nói chung và ĐBSCL nói riêng. Trên các sông, lượng rác thải đã gia tăng đáng kể trong những năm gần đây do tốc độ đô thị hóa và công nghiệp hóa. Nhựa đã trở thành một trong những thành phần lớn nhất trong lượng rác thải trên sông. Do nhựa không phân hủy tự nhiên và phần lớn bị ném bỏ xuống sông, gây nên tình trạng ô nhiễm nghiêm trọng, ảnh hưởng đến hệ sinh thái sông và động vật sống trong nước. Giải quyết ô nhiễm rác thải nhựa từ lâu đã luôn là vấn đề cấp bách, tốn thời gian và chi phí. Trong nghiên cứu này, chúng tôi đề xuất mô hình YOLO-Flow phát hiện và nhận dạng rác thải nhựa trên sông với độ chính xác cao cũng như đáp ứng được tốc độ xử lý trên các thiết bị nhúng nhằm giúp xây dựng hệ thống thu gom rác thải tự động. Mô hình chúng tôi đề xuất dựa trên việc tinh chỉnh kiến trúc YOLOv8, mô hình YOLO-Flow đạt được độ chính xác cao hơn YOLOv8-nano, YOLOv8-small và xấp xỉ độ chính xác của YOLOv8-medium nhưng thời gian tính toán nhanh hơn gấp 3 lần, đồng thời, bộ tham số mô hình ít hơn 27 lần. Chúng tôi đã thực nghiệm và đánh giá 10 mô hình phát hiện và nhận dạng khác nhau trên cùng tập dữ liệu FloW và kết quả cho thấy mô hình YOLO-Flow được đề xuất đạt được độ chính xác cao mAP@50 là 81,30% và thời gian nhận dạng hiệu quả ở mức 1,28 mili giây cho mỗi hình ảnh.