一种更快的算法是使用颜色空间转换和形态学操作来检测橙色方形平台的存在。以下是一个使用OpenCV实现的代码示例：

import cv2
import numpy as np

def detect_orange_platform(image):
    # 转换为HSV颜色空间
    hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)

    # 定义橙色的HSV范围
    lower_orange = np.array([5, 50, 50])
    upper_orange = np.array([15, 255, 255])

    # 根据HSV范围创建掩码
    mask = cv2.inRange(hsv, lower_orange, upper_orange)

    # 进行形态学处理，以填充掩码内的空洞
    kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)
    mask = cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)

    # 查找轮廓
    contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    # 遍历轮廓并筛选出橙色方形平台
    for contour in contours:
        # 计算轮廓的边界框
        x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
        aspect_ratio = float(w) / h

        # 判断边界框的宽高比是否接近1（即是否为方形）
        if aspect_ratio >= 0.9 and aspect_ratio <= 1.1:
            # 返回平台的位置
            return (x, y, w, h)

    # 如果没有找到橙色方形平台，则返回None
    return None

# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg')

# 检测橙色方形平台
result = detect_orange_platform(image)

# 显示结果
if result is not None:
    x, y, w, h = result
    cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
    cv2.imshow('Result', image)
    cv2.waitKey(0)
else:
    print('橙色方形平台不存在')

以上代码中，首先将图像转换为HSV颜色空间，然后根据预定义的橙色HSV范围创建掩码。接下来，使用形态学操作对掩码进行闭运算，以填充掩码内的空洞。然后，使用cv2.findContours()函数查找轮廓，并遍历轮廓以筛选出橙色方形平台。最后，将检测结果显示在原始图像上。

请注意，这只是一种基本的方法，实际应用中可能需要根据具体情况进行调整和优化。