船舶运动目标检测与跟踪算法的研究与实现开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

近年来，随着海洋资源开发、海上交通运输和国防安全的日益重要，船舶智能监控系统的需求不断提升。

作为船舶智能监控系统中的关键技术，船舶运动目标检测与跟踪算法的研究具有重要的现实意义。

2. 本选题国内外研究状况综述

船舶运动目标检测与跟踪是计算机视觉和模式识别领域的研究热点之一，近年来取得了显著进展。

1. 国内研究现状

国内学者在船舶运动目标检测与跟踪方面开展了大量研究，并取得了一定的成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本课题主要研究内容包括以下几个方面：
1.船舶运动目标检测算法研究:-研究基于背景建模的运动目标检测方法，例如混合高斯模型、codebook模型等，分析其在船舶检测中的适用性和局限性。

-研究基于深度学习的运动目标检测方法，例如yolo、ssd、fasterr-cnn等，探究其在船舶检测中的性能和效率。

4. 研究的方法与步骤

本课题研究将采用理论分析、算法设计、仿真实验和实际应用相结合的方法。

1.首先，进行文献调研，了解船舶运动目标检测与跟踪领域的国内外研究现状，掌握相关算法的基本原理和最新进展。

2.其次，针对船舶运动目标的特点和复杂海洋环境的影响，研究基于背景建模和深度学习的运动目标检测算法，并对现有算法进行改进，提高算法的鲁棒性和准确性。

5. 研究的创新点

本课题的创新点主要体现在以下几个方面：
1.针对复杂海洋环境下船舶目标检测的难题，提出基于多特征融合的深度学习检测算法，提高算法对不同海况、光照和目标尺度的鲁棒性。

2.针对船舶运动的非线性特性，引入注意力机制和预测模块，改进传统的目标跟踪算法，提高算法的跟踪精度和稳定性。

3.设计高效的检测与跟踪算法融合策略，实现目标的快速检测和稳定跟踪，并构建完整的船舶运动目标检测与跟踪软件系统。

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]李杰,王强,王伟,等.基于改进yolov5的小目标船舶检测算法[j].舰船科学技术,2023,45(13):122-130.

[2]黄辰,李龙澍,王小龙,等.复杂海况下基于深度学习的sar图像船舶目标检测方法[j].海洋测绘,2023,43(04):59-64.

[3]张涛,黄勇,张舒,等.融合注意力机制与特征金字塔的sar船舶检测[j].系统工程与电子技术,2023,45(07):1894-1902.