1. 本选题研究的目的及意义
随着全球贸易和海上交通的快速发展，船舶数量急剧增加，海上安全形势日益严峻。
及时准确地检测船舶对于维护海上交通安全、打击非法活动、保障海上救援等方面具有重要意义。
传统的船舶检测方法主要依靠人工观察和雷达探测，存在效率低、易受环境影响等问题。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，随着深度学习技术的快速发展，卷积神经网络(CNN)在目标检测领域取得了显著成果，并被广泛应用于各个领域，包括船舶检测。
1. 国内研究现状
国内学者在基于卷积神经网络的船舶检测方面开展了大量研究工作，并取得了一定的成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题研究的主要内容是基于卷积神经网络的船舶检测程序设计，旨在利用深度学习技术实现对船舶的自动化识别，提高船舶检测的效率和精度，为维护海上交通安全提供技术支撑。
1. 主要内容
1.数据集构建与预处理:-收集包含各种船舶类型的图像数据，构建船舶检测数据集。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用实验研究与工程开发相结合的方法，主要步骤如下：
1.文献调研:对国内外相关研究进行深入调研，了解船舶检测技术的最新进展，分析现有方法的优缺点，确定研究方向和技术路线。
2.数据集构建:收集包含各种船舶类型的图像数据，构建船舶检测数据集。
对数据进行标注和预处理，提高数据质量。
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.针对复杂海况下的船舶检测问题，改进现有卷积神经网络模型，提高其在复杂环境下的检测精度和鲁棒性。
2.设计并实现一个用户友好的船舶检测程序，提供可视化结果展示，方便用户操作和理解。
3.通过实验验证程序的性能，并对不同模型的检测性能进行对比分析，为实际应用提供参考依据。
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. 刘晓龙,王玉,王春艳.基于深度学习的小目标船舶检测方法[J].舰船电子对抗,2023,46(01):94-100.
2. 刘辉,李海,冯程.基于改进YOLOv5的遥感图像舰船目标检测[J].电子测量与仪器学报,2023,37(02):250-258.
3. 赵晓凯,黄朝阳,王宇.基于改进YOLOv5的复杂场景下舰船检测方法[J].激光与红外,2023,53(03):391-399.
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