1. 本选题研究的目的及意义
近年来，随着海洋资源开发、海上交通运输、海洋环境监测等领域的快速发展，对海面目标的准确、高效检测和识别技术提出了越来越高的要求。
典型海面目标，如船舶、浮标、海上平台等，是海洋活动的重要组成部分，对其进行实时、准确的检测和识别，对于保障海上航行安全、维护海洋权益、促进海洋经济发展具有重要意义。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，国内外学者在海面目标检测识别领域开展了大量研究，并取得了一系列重要成果。
1. 国内研究现状
国内学者在海面目标检测识别方面取得了一定的进展，特别是在基于深度学习的目标检测和识别方法方面。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究将针对典型海面目标检测和识别的关键技术展开研究，主要内容包括以下几个方面：1.典型海面目标特性分析：-分析常见海面目标类型，如船舶、浮标、海上平台等，以及它们在不同海况、光照条件下的视觉特征变化规律。
-研究海面环境对目标检测识别的影响，例如海浪、云雾、光照等因素对目标特征的影响。
2.海面目标检测方法研究：-研究基于传统图像处理的目标检测方法，如基于背景建模、特征提取的方法等，分析其优缺点和适用场景。
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。
1.理论分析阶段：-深入研究典型海面目标的视觉特性，分析不同类型目标在不同海况、光照条件下的特征变化规律，为后续目标检测和识别提供理论依据。
-调研和分析国内外现有的海面目标检测和识别方法，总结其优缺点和适用范围，为后续算法设计提供参考。
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.提出一种基于深度学习的、适用于复杂海况的典型海面目标检测方法。
该方法将结合海面环境的特点，对现有深度学习目标检测算法进行改进，以提高其在复杂海况下的鲁棒性和准确性。
2.提出一种基于多特征融合的典型海面目标识别方法。
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. 王党育, 张磊, 陈帅, 等. 基于深度学习的海面舰船目标检测识别技术综述[J]. 中国舰船研究, 2021, 16(3): 1-15.
2. 刘颖, 郭文强, 袁强. 基于深度学习的海面小目标检测算法综述[J]. 激光与红外, 2021, 51(11): 1367-1376.
3. 张硕, 王党育, 张磊, 等. 海面目标红外与可见光图像融合方法研究进展[J]. 红外技术, 2020, 42(5): 494-506.
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