基于深度学习的航道环境语义分割技术研究开题报告

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，深度学习在图像识别、目标检测等领域取得了突破性进展，为航道环境语义分割提供了新的技术手段。

航道环境语义分割作为智能航运的关键技术之一，旨在将航道图像像素级地分类为不同的语义类别，例如船舶、航标、水天线、障碍物等，为船舶自动驾驶、航道安全监管等提供重要支撑。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，国内外学者在航道环境语义分割方面开展了大量研究工作，取得了一定的成果。

1. 国内研究现状

国内学者在航道环境语义分割方面的研究起步较晚，但发展迅速。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究将围绕航道环境语义分割的关键技术展开，主要内容包括：
1.航道环境数据集构建与预处理:研究航道环境图像的特点，构建包含多种航道场景和目标类型的语义分割数据集。

针对航道图像的特点，研究图像预处理方法，例如光照归一化、噪声去除、图像增强等，提升图像质量，为后续模型训练奠定基础。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、实验研究和工程应用相结合的方法，逐步开展以下研究工作：
1.文献调研与分析:深入调研国内外航道环境语义分割、深度学习、计算机视觉等领域的最新研究成果，了解相关技术的发展现状、研究热点和未来趋势，为本研究提供理论基础和技术参考。

2.航道环境数据集构建:收集和整理航道环境图像数据，包括不同场景、不同天气、不同光照条件下的航道图像。

对收集到的图像数据进行标注，生成语义分割数据集，为模型训练和测试提供数据基础。

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.构建面向航道环境的语义分割数据集:针对现有公开数据集缺乏航道环境图像数据的现状，本研究将构建一个包含多种航道场景和目标类型的语义分割数据集，为航道环境语义分割模型的训练和测试提供数据支撑。

2.提出基于深度学习的航道环境语义分割模型:针对航道环境的特点和难点，本研究将选择合适的深度学习网络模型并对其进行改进和优化，例如引入注意力机制、多尺度特征融合等，提升模型的分割精度和效率。

3.将航道环境语义分割技术应用于智能航运:本研究将构建的航道环境语义分割模型应用于航道目标识别、航道风险预警等实际场景，为船舶自动驾驶、航道安全监管等提供技术支撑。

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.邓秀勤,张卫明,胡翰.基于深度学习的遥感图像语义分割研究进展[j].测绘地理信息,2021,46(04):1-8.

2.王宇,张新,李林宜,张飞,王海涛.基于深度学习的语义分割技术综述[j].计算机科学,2021,48(08):1-11.

3.刘建忠,王欢,李玉,周成平,李二森,杜军平.基于深度学习的遥感图像语义分割方法综述[j].计算机应用研究,2020,37(09):2561-2571.