繁忙水域中基于深度卷积神经网络的船舶跟踪方法研究与实现开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

船舶跟踪作为海上交通安全、海域监控和海上救援等领域的关键技术，在维护国家海洋权益、保障海上航行安全、提高海上交通效率等方面具有重要意义。

随着全球航运业的快速发展，海上交通环境日益复杂，船舶数量不断增多，船舶跟踪面临着更大的挑战，传统的船舶跟踪方法难以满足复杂环境下的跟踪需求，因此研究更加高效、鲁棒的船舶跟踪方法具有重要的现实意义。

1. 研究目的

2. 本选题国内外研究状况综述

船舶跟踪技术作为海上目标跟踪的重要分支，近年来受到了国内外学者的广泛关注。

1. 国内研究现状

国内学者在船舶跟踪领域开展了大量的研究工作，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

本研究将围绕繁忙水域环境下船舶跟踪的难题，深入研究基于深度卷积神经网络的船舶跟踪方法，主要内容包括：
1.船舶目标特性分析:分析繁忙水域环境下船舶目标的特征，包括船舶的形状、尺寸、颜色、纹理等视觉特征，以及船舶的运动速度、方向、轨迹等运动特征，为后续算法设计提供依据。

2.深度卷积神经网络构建:设计一种适用于船舶跟踪任务的深度卷积神经网络结构，能够有效提取船舶目标的特征，并对船舶目标进行准确分类和定位。

3.训练数据构建:构建包含各种复杂场景的船舶跟踪数据集，用于训练和评估深度卷积神经网络模型。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证和系统实现相结合的研究方法，逐步推进研究工作。

1.理论分析阶段:深入研究船舶跟踪的相关理论基础，包括目标跟踪算法、深度学习、图像处理等，分析繁忙水域环境下船舶目标的特性，为后续算法设计提供理论支撑。

2.算法设计阶段:设计基于深度卷积神经网络的船舶跟踪算法，包括网络结构设计、训练数据构建、网络训练与参数优化等，并针对繁忙水域环境下的挑战，研究相应的应对策略。

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.针对繁忙水域环境，提出一种基于深度卷积神经网络的船舶跟踪方法。

与传统方法相比，该方法能够自动学习船舶目标的特征，具有更高的跟踪精度和鲁棒性。

2.设计一种高效的深度卷积神经网络结构，用于船舶目标的特征提取和跟踪。

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] 刘海涛, 刘玉, 郭金泉, 等. 基于改进 yolov5 的水面目标检测算法[j]. 中国航海, 2023(2): 85-90.

[2] 谭文, 张天柱, 王健, 等. 基于深度学习的遥感图像舰船目标检测与识别研究综述[j]. 激光与光电子学进展, 2022, 59(12): 120001.

[3] 孟良, 孙才华, 林春生, 等. 基于改进型 centernet 的复杂海况下 sar 图像舰船检测[j]. 电子与信息学报, 2022, 44(5): 1463-1471.