水面多船舶检测及跟踪系统设计开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

近年来，随着我国水上交通运输行业的快速发展以及海洋资源开发力度的不断加大，水面船舶数量急剧增多，水上交通安全、海洋环境保护、渔业资源管理等问题日益凸显。

传统的船舶监管手段主要依靠人工巡逻和雷达监控，存在效率低下、成本高昂、易受环境因素影响等局限性。

因此，迫切需要一种智能化、自动化的船舶检测与跟踪系统，以满足日益增长的水面船舶监管需求。

2. 本选题国内外研究状况综述

随着计算机视觉和人工智能技术的快速发展，水面船舶检测与跟踪技术取得了显著进展。

国内外学者在船舶检测算法、跟踪算法以及系统设计等方面开展了大量研究工作。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本课题的主要内容包括：
1.水面船舶检测算法研究：-研究基于深度学习的目标检测算法，如yolov5，分析其原理和优缺点。

-构建水面船舶数据集，收集和标注船舶图像数据，用于模型训练和测试。

-基于yolov5算法进行水面船舶检测模型的训练，并对模型进行优化，提高检测精度和速度。

4. 研究的方法与步骤

本课题的研究将采用理论分析、算法设计、仿真实验和系统实现相结合的方法，逐步推进，最终完成水面多船舶检测及跟踪系统的研制。

具体步骤如下：
1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解水面船舶检测与跟踪技术的发展现状、研究热点和难点，以及常用的算法和系统设计方案，为课题研究奠定理论基础。

2.算法设计与仿真阶段：-研究基于深度学习的目标检测算法，如yolov5，分析其原理和特点，并针对水面船舶的特点进行改进，设计适用于水面环境的船舶检测算法。

5. 研究的创新点

本课题研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.水面船舶检测算法改进：针对现有目标检测算法在水面环境下的局限性，本课题将研究改进yolov5算法，例如引入注意力机制、多尺度特征融合等方法，以提高算法在复杂水面环境下的检测精度和鲁棒性。

2.水面多船舶跟踪算法优化：针对水面船舶运动特点和复杂环境因素，本课题将研究优化deepsort算法，例如引入船舶运动模型、改进特征匹配策略等方法，以提高算法在遮挡、光照变化等复杂场景下的跟踪精度和鲁棒性。

3.水面多船舶检测及跟踪系统集成：本课题将设计和实现一套完整的水面多船舶检测及跟踪系统，包括硬件平台搭建、软件模块设计、系统集成与测试等，并对系统进行性能评估，以验证系统的有效性和实用性。

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] 张志龙,彭卫华,王小龙,等.基于改进yolov5s的水面舰船目标检测算法[j].舰船科学技术,2022,44(23):144-151.

[2] 刘鹏,王华,张岩,等.复杂场景下基于深度学习的水面目标检测方法[j].海洋测绘,2022,42(05):17-22.

[3] 孙浩,刘明霞.改进yolov5的小目标船舶检测方法[j].计算机工程与应用,2022,58(17):191-198.