基于CNN和SVM的船舶识别方法研究与实现开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

船舶作为重要的水上交通工具，在国际贸易、国防安全等领域扮演着至关重要的角色。

近年来，随着海上交通运输量的不断增长和海洋权益的日益重视，船舶目标识别已成为保障海上安全、维护国家利益的重要手段。

本选题研究的目的和意义主要体现在以下两个方面：

2. 本选题国内外研究状况综述

船舶识别作为目标识别领域的重要分支，近年来受到国内外学者的广泛关注。

1. 国内研究现状

国内学者在船舶识别领域取得了一定的成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

1.船舶图像数据集构建：收集各种类型、不同姿态的船舶图像数据，并进行预处理，为模型训练和测试提供数据基础。

2.cnn特征提取网络设计：研究不同cnn模型的结构和特点，设计适合船舶图像特征提取的cnn网络结构，并对网络参数进行优化，提高特征提取的效率和精度。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤：1.文献调研阶段：广泛查阅国内外相关文献，了解船舶识别技术的发展现状、cnn和svm的基本原理及应用、以及相关数据集和评估指标等。

2.数据集构建与预处理阶段：收集各种类型、不同姿态、不同海况、不同光照条件下的船舶图像数据，并对图像进行预处理，如图像增强、去噪、分割等，以提高图像质量和识别精度。

3.cnn特征提取网络构建与训练阶段：研究不同cnn模型的结构和特点，如alexnet、vgg、resnet等，选择合适的模型作为基础网络，并根据船舶图像的特点进行改进和优化，构建适合船舶图像特征提取的cnn网络结构。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：1.提出了一种基于cnn和svm的船舶识别方法，结合了cnn强大的特征提取能力和svm优异的分类性能，相较于传统方法，能够有效提高船舶识别的精度和鲁棒性。

2.针对船舶图像的特点，对cnn网络结构进行改进和优化，设计了更适合船舶图像特征提取的网络模型，提高了特征提取的效率和精度。

3.构建了包含多种类型、不同姿态、不同海况、不同光照条件的船舶图像数据集，为模型训练和测试提供了数据基础，增强了模型的泛化能力。

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. 刘建平, 周浩, 唐笑, 等. 基于深度学习的小目标舰船检测技术综述[j]. 中国舰船研究, 2021, 16(3): 1-11.

2. 张乐, 张卫东, 陈曾平. 基于深度卷积神经网络的sar图像舰船目标识别[j]. 电子与信息学报, 2017, 39(6): 1343-1351.

3. 郭文强, 陈杰, 张言伟. 基于改进yolov3的遥感图像舰船目标检测[j]. 光学精密工程, 2020, 28(1): 154-162.