基于卷积神经网络的遥感图像中舰船检测与识别方法研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

舰船作为重要的海上目标，其检测与识别在维护国家海洋权益、海上交通管理、渔业资源监控等方面具有重要意义。

遥感技术凭借其覆盖范围广、重访周期短、信息量大等优势，为大范围、实时舰船监测提供了有效手段。

因此，开展基于遥感图像的舰船检测与识别研究具有重要的现实意义。

2. 本选题国内外研究状况综述

随着遥感技术和计算机视觉的快速发展，遥感图像舰船检测与识别技术取得了显著进展，形成了以传统方法和深度学习方法为主的两大技术路线。

1. 国内研究现状

国内学者在遥感图像舰船检测与识别领域展开了大量研究，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

本研究将针对遥感图像舰船检测与识别问题，研究基于卷积神经网络的解决方案，主要研究内容包括：1.遥感图像舰船数据集构建与预处理：收集整理相关公开数据集，并进行数据清洗、标注等预处理操作，构建适用于本研究的舰船目标数据集。

2.卷积神经网络模型设计与改进：研究适用于遥感图像舰船检测与识别的卷积神经网络模型，如fasterr-cnn、yolo等，并针对遥感图像舰船目标的特点进行模型改进，例如引入注意力机制、多尺度特征融合等策略，提高模型对复杂背景下舰船目标的检测与识别能力。

3.舰船目标特征提取与分类器设计：研究有效的舰船目标特征提取方法，例如基于深度学习的特征提取方法、基于传统特征的特征提取方法等，并设计合适的分类器，对舰船目标进行精细分类。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证相结合的研究方法，具体步骤如下：1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解遥感图像舰船检测与识别的研究现状、技术路线以及最新进展，为本研究提供理论基础和技术参考。

2.数据准备阶段：收集整理公开可用的遥感图像舰船数据集，并根据研究需求进行数据清洗、标注等预处理操作，构建满足实验要求的舰船目标数据集。

3.算法设计与实现阶段：研究基于卷积神经网络的舰船检测与识别算法模型，包括网络模型选择、模型参数优化、特征提取方法设计、分类器设计等，并利用深度学习框架(如tensorflow、pytorch)实现所设计的算法模型。

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.提出一种改进的卷积神经网络模型，用于提高遥感图像舰船检测与识别的精度。

2.探索一种新的舰船目标特征表达方法，提取更具鉴别性的特征信息，增强模型对复杂背景下舰船目标的识别能力。

3.构建一种高效的舰船检测与识别一体化方法，实现舰船目标的同步检测与识别，提高整体效率和精度。

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] 姚群力, 张磊, 付东. 基于深度学习的遥感图像舰船检测识别方法综述[j]. 自动化学报, 2021, 47(7): 1521-1543.

[2] 李健伟, 刘峰, 孙超, 等. 基于深度学习的遥感图像舰船检测技术综述[j]. 遥感技术与应用, 2020, 35(6): 1183-1197.

[3] 赵朝方, 刘帅师, 王文波, 等. 基于深度学习的sar图像舰船检测研究进展[j]. 雷达学报, 2021, 10(2): 155-175.