面向船舶智能航行的可见光图像目标检测方法研究与仿真开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着人工智能技术的快速发展，船舶智能航行逐渐成为航运领域的研究热点。

船舶智能航行是指船舶通过感知、决策和控制等智能化功能，实现安全、高效和经济的航行。

其中，目标检测作为船舶智能航行的关键技术之一，对于保障船舶航行安全、提高航行效率具有重要意义。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，随着深度学习技术的快速发展，目标检测技术取得了显著的进步，并在各个领域得到了广泛应用。

船舶智能航行作为船舶发展的必然趋势，也逐渐成为国内外研究的热点。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究将针对船舶智能航行的需求，研究基于深度学习的可见光图像目标检测方法，并通过仿真实验验证算法的有效性。

主要内容包括：1.研究船舶智能航行的概念、内涵以及关键技术，分析目标检测技术在船舶智能航行中的应用现状和发展趋势。

2.研究基于深度学习的可见光图像目标检测方法，包括卷积神经网络基础、主流目标检测网络模型等，并分析其优缺点。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、算法设计、仿真实验和结果分析相结合的方法，具体步骤如下：1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解船舶智能航行、目标检测技术、深度学习等方面的研究现状，为本研究提供理论基础和技术参考。

2.算法设计阶段：研究基于深度学习的可见光图像目标检测方法，选择合适的目标检测网络模型，并针对船舶目标的特点进行改进和优化，设计出高效、鲁棒的目标检测算法。

3.仿真实验阶段：构建面向船舶智能航行的仿真实验平台，收集并整理船舶图像数据，对所提出的目标检测算法进行训练和测试，并对实验结果进行分析和评估。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：1.提出了一种面向船舶智能航行的可见光图像目标检测方法，该方法结合了深度学习和图像处理技术，能够有效地识别和定位船舶目标，并具有较高的检测精度和鲁棒性。

2.构建了面向船舶智能航行的仿真实验平台，该平台能够模拟真实的船舶航行环境，为目标检测算法的测试和评估提供了一个有效的工具。

3.分析了不同环境因素对船舶目标检测性能的影响，并提出相应的优化策略，提高了算法在复杂环境下的适应性。

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] 王国强,王超,王伟,等.基于改进yolov5的小目标船舶检测方法[j].中国航海,2023,46(01):61-67.

[2] 彭承志,周旋,郭林.基于改进yolov5s的无人船目标检测方法[j].武汉理工大学学报(交通科学与工程版),2023,47(01):171-178.

[3] 张乐乐,郭金,李清,等.基于改进yolov5的复杂海况下船舶检测方法[j].海洋测绘,2023,43(01):78-83.