基于CNN和SVM的船舶识别方法研究与实现开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

船舶识别作为目标识别领域的重要分支，在海上交通管理、渔业监管、海上搜救和国防安全等方面扮演着至关重要的角色。

随着海上交通运输和海洋资源开发的快速发展，船舶数量急剧增加，对船舶识别技术的效率、准确性和自动化程度提出了更高的要求。

传统的船舶识别方法主要依赖于人工观测或基于雷达、ais等传感器的识别技术。

2. 本选题国内外研究状况综述

船舶识别作为目标识别领域的重要分支，近年来受到国内外学者的广泛关注。

深度学习技术的快速发展为船舶识别提供了新的思路和方法，基于cnn和svm的船舶识别方法成为研究热点。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究的主要内容包括以下几个方面：

1. 主要内容

1.船舶图像预处理：针对船舶图像的特点，研究图像去噪、增强、几何校正等预处理方法，提高图像质量，为后续特征提取和目标识别奠定基础。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、实验研究和工程实践相结合的方法，具体步骤如下：
1.文献调研：查阅国内外相关文献，了解船舶识别技术的研究现状、发展趋势以及cnn和svm的基本原理和应用。

2.数据收集与预处理：收集船舶图像数据集，并对其进行去噪、增强、几何校正等预处理，提高图像质量。

3.cnn模型构建与训练：设计合适的cnn模型结构，利用船舶图像数据集对模型进行训练，并对网络参数进行优化，提高模型的特征提取能力。

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.提出一种基于cnn和svm的船舶识别方法，将cnn强大的特征学习能力与svm优秀的分类性能相结合，提高船舶识别的准确率和效率。

2.设计了一种适用于船舶图像特征提取的cnn模型结构，并通过特征可视化技术分析cnn提取的特征，验证模型的有效性。

3.构建了基于多分类svm的船舶识别模型，实现了对不同类型船舶目标的准确识别。

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.刘少峰,王玉,王超,等.基于深度学习的遥感影像舰船目标检测研究进展[j].海洋测绘,2020,40(04):1-6.

2.张磊,王玉,刘少峰,等.基于深度学习的sar图像舰船目标检测技术综述[j].信号处理,2020,36(04):557-568.

3.张兰,王鑫,王强.融合多尺度特征的sar图像舰船目标检测[j].系统工程与电子技术,2021,43(12):3342-3350.