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

船舶跟踪是海上交通管理、安全监控和目标识别的关键技术，在维护海洋权益、保障海上航行安全、打击海上违法犯罪等方面具有重要意义。

随着海上交通运输量的不断增加，船舶密集度越来越高，繁忙水域的船舶跟踪面临着诸多挑战：1.目标尺度变化大：繁忙水域中船舶类型多样，大小不一，从大型货轮到小型渔船，尺度变化范围很大，给目标检测和跟踪带来了困难。

2.目标遮挡严重：由于船舶密集，目标之间容易发生遮挡，尤其是在远距离情况下，遮挡会导致目标丢失或跟踪轨迹断裂。

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，基于深度学习的目标跟踪算法取得了显著进展，并在船舶跟踪领域得到了广泛应用。

1. 国内研究现状

国内学者在船舶跟踪领域开展了大量研究工作，并取得了一系列成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本课题主要研究基于深度卷积神经网络的船舶跟踪方法，针对繁忙水域中船舶跟踪的难题，研究基于深度学习的目标检测与跟踪算法，并结合船舶自身的运动特点，设计高效、鲁棒的船舶跟踪系统。

1. 主要内容

1.基于深度卷积神经网络的船舶检测:-研究现有的目标检测算法，如fasterr-cnn、yolo等，分析其在船舶检测中的优缺点。

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、仿真实验和系统实现相结合的方法。

首先，进行文献调研，了解国内外船舶跟踪技术的研究现状和发展趋势，掌握深度学习、目标检测、目标跟踪等相关理论知识。

其次，设计基于深度卷积神经网络的船舶检测算法，选择合适的网络模型，并针对船舶目标的特点进行改进，提高模型的检测精度和鲁棒性。

5. 研究的创新点

本课题的预期创新点包括：
1.提出一种改进的深度卷积神经网络模型，用于复杂环境下的船舶检测，提高船舶检测的精度和鲁棒性。

2.研究基于深度学习的船舶特征提取与匹配方法，提取更具区分度的船舶特征，并采用有效的遮挡处理策略，提高跟踪算法在遮挡情况下的鲁棒性。

3.结合船舶运动特点，对现有目标跟踪算法进行改进，例如引入航行轨迹预测、航速估计等信息，提高跟踪算法的精度和稳定性。

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] 唐勇，王延江，李龙，等. 基于深度学习的目标跟踪算法综述[j]. 软件学报, 2018, 29(1): 107-134.

[2] 赵文涛，郭云飞，王厚军. 基于深度学习的目标跟踪算法研究[j]. 电子学报, 2018, 46(05): 1231-1243.

[3] 孙哲南，李波，王坤峰，等. 基于深度学习的视觉目标跟踪算法综述[j]. 自动化学报, 2018, 44(10): 1778-1802.