基于深度学习的航道环境语义分割技术研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

近年来，随着人工智能技术的快速发展，深度学习在图像识别、目标检测、语义分割等领域取得了突破性进展，为航道环境感知与智能航运的发展提供了新的技术手段。

航道环境语义分割作为智能航运的关键技术之一，旨在将航道图像像素级别地分类到不同的语义类别，例如船舶、航标、水域、岸线等，为船舶自动驾驶、航道安全监测、航道信息管理等应用提供基础数据和技术支持。

本选题研究旨在探索深度学习技术在航道环境语义分割中的应用，开发高效、准确的航道环境语义分割算法，为智能航运的发展提供技术支撑。

2. 本选题国内外研究状况综述

航道环境语义分割是近年来计算机视觉和智能航运领域的新兴研究方向，国内外学者在航道环境数据集构建、深度学习模型应用等方面开展了大量研究工作。

1. 国内研究现状

国内学者在航道环境语义分割方面的研究起步相对较晚，主要集中在以下几个方面：
1.航道环境数据集构建:一些研究机构和高校开始构建面向特定航道场景的语义分割数据集，例如长江航道数据集、京杭运河数据集等，但数据集规模和标注质量仍需提升。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.航道环境数据集构建:研究航道环境图像的特点和难点，例如水面反射、光照变化、目标遮挡等。

收集和整理航道环境图像数据，包括不同天气、不同水域、不同船舶类型等多种场景。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤开展研究：
1.文献调研与分析:深入调研国内外关于深度学习、语义分割、航道环境感知等方面的文献资料，了解相关领域的研究现状、发展趋势以及存在的问题，为本研究提供理论基础和研究思路。

2.航道环境数据集构建:收集和整理航道环境图像数据，包括不同天气、不同水域、不同船舶类型等多种场景，并进行数据清洗、标注等预处理工作，构建高精度、高质量的航道环境语义分割数据集。

3.深度学习模型选择与改进:研究现有的深度学习语义分割模型，例如fcn、segnet、u-net等，分析其优缺点和适用场景。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.构建面向复杂场景的航道环境语义分割数据集:针对现有航道环境数据集规模小、场景单一的问题，本研究将构建一个包含不同天气、不同水域、不同船舶类型等多种场景的大规模、高质量航道环境语义分割数据集，为模型训练和性能评估提供数据基础。

2.提出适用于航道环境的深度学习语义分割模型:针对航道环境的特点，例如水面反射、光照变化、目标遮挡等，本研究将提出改进的深度学习语义分割模型，例如引入注意力机制、多尺度特征融合等方法，提高模型的分割精度和鲁棒性。

3.开发基于深度学习的航道环境语义分割系统:基于所提出的模型，本研究将开发航道环境语义分割系统，实现对航道环境图像的实时语义分割，并将其应用于船舶辅助驾驶、航道巡检等实际场景，验证系统的实用性和有效性。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1. 李欢,张长胜,杜利民.基于改进pspnet的复杂场景语义分割[j].计算机工程与应用,2021,57(17):163-170.

2. 刘哲,郭迟,王植,等.融合注意力机制的轻量级航道语义分割方法[j].中国航海,2022,45(03):50-57.

3. 王美华,王玉,王帅,等.融合多尺度特征与注意力机制的遥感图像语义分割[j].计算机应用,2023,43(04):1142-1150.