基于卷积神经网络的船舶类型识别的设计与实现开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

船舶作为水上运输的主要工具，在国际贸易、海上交通、国防安全等方面发挥着至关重要的作用。

随着海上运输量的不断增长和船舶类型的日益多样化，对船舶进行准确、高效的识别已成为保障海上安全、提高港口管理效率、维护国家海洋权益的重要手段。

本选题旨在研究基于卷积神经网络的船舶类型识别技术，对于提高船舶识别的准确率和效率，具有重要的理论意义和现实应用价值。

2. 本选题国内外研究状况综述

船舶类型识别是一个重要的研究课题，近年来，国内外学者在该领域开展了大量的研究工作，取得了一系列的研究成果。

1. 国内研究现状

国内学者在船舶类型识别领域的研究起步相对较晚，但近年来取得了一些进展。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究将针对船舶类型识别的关键技术进行深入研究，主要内容包括：
1.船舶图像预处理:研究船舶图像的去噪、增强等预处理方法，提高图像质量，为后续特征提取和分类提供良好的数据基础。

2.船舶特征提取:研究基于卷积神经网络的船舶特征提取方法，利用cnn强大的特征学习能力，自动提取具有鲁棒性和判别性的船舶特征，避免传统人工设计特征的局限性。

4. 研究的方法与步骤

5. 研究的创新点

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] 熊鹰,李华,程春晓,等.基于深度学习的海洋船舶目标识别技术研究综述[j].海洋信息,2021,36(03):38-46.

[2] 邓少平,李博,王彦,等.基于深度学习的遥感图像舰船目标检测识别技术综述[j].中国舰船研究,2020,15(06):1-12 20.

[3] 王飞,李世华,高立,等.基于深度卷积神经网络的sar图像舰船目标识别[j].系统工程与电子技术,2018,40(09):2141-2149.