内河船舶航行实时障碍物检测方法研究与实现开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着内河水运的快速发展，船舶交通流密度不断增加，航行环境日益复杂，船舶航行安全面临着严峻挑战。

内河航道通常较为狭窄，水深变化大，且桥梁、码头、其他船舶等障碍物众多，对船舶航行安全构成威胁。

传统的避碰方法主要依赖船员经验和视觉观察，但在能见度低、航道复杂的情况下，人工判断容易出现误差，存在安全隐患。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，随着传感器技术、人工智能技术和计算机技术的快速发展，国内外学者对船舶障碍物检测方法进行了大量的研究，取得了一系列成果。

1. 国内研究现状

国内学者在内河船舶障碍物检测方面取得了一定的进展，主要集中在以下几个方面：
1.基于视觉的障碍物检测:部分学者利用图像处理技术，提取船舶视频图像中的特征信息，实现对障碍物的识别和定位。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究旨在研究适用于内河船舶航行的实时障碍物检测方法，主要内容包括以下几个方面：
1.内河航行环境与障碍物特征分析:-分析内河航行环境的特点，如航道狭窄、水深变化大、桥梁、码头等障碍物众多等。

-对比分析内河与远海环境的差异，总结内河环境下障碍物检测的难点。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、算法设计、仿真实验和实测验证相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.理论分析阶段:深入分析内河航行环境特点和障碍物特征，调研国内外相关研究现状，确定研究方向和技术路线，构建研究框架。

2.算法设计阶段:研究基于视觉、雷达和多传感器融合的障碍物检测方法，设计基于深度学习的障碍物识别算法、雷达数据处理与目标提取算法、多源信息融合算法等关键算法。

3.仿真实验阶段:搭建仿真实验平台，利用公开数据集或模拟生成内河航行环境数据，对所设计的算法进行仿真实验，验证算法的有效性和鲁棒性，并对算法性能进行优化。

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.针对内河航行环境特点，提出基于多特征融合的障碍物识别算法:针对内河环境下障碍物种类多、尺寸变化大、背景复杂等特点，本研究将提取障碍物的多特征信息，如颜色、纹理、形状、运动状态等，并利用深度学习技术进行特征融合，提高障碍物识别的准确性和鲁棒性。

2.构建基于视觉和雷达信息融合的障碍物检测系统:为了克服单一传感器信息的局限性，本研究将融合视觉和雷达传感器信息，构建多源信息融合的障碍物检测系统，提高障碍物检测的可靠性和抗干扰能力。

3.设计自适应的内河船舶航行实时障碍物检测系统:针对内河航行环境多变的特点，本研究将设计自适应的障碍物检测系统，能够根据不同的航行环境自动调整算法参数，提高系统的适应性和鲁棒性。

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.陈　捷,张　磊,郭　猛,等.基于改进yolov5s的复杂场景下船舶目标检测[j].海洋测绘,2023,43(05):54-59.

2.张志强,李　天.基于改进yolov5的无人船实时障碍物检测方法[j].舰船科学技术,2023,45(15):173-180.

3.陈龙彪,徐　超,李　健.基于改进yolov5的内河船舶目标检测方法[j].武汉理工大学学报(交通科学与工程版),2023,47(03):496-502.