1. 本选题研究的目的及意义
随着海上交通运输和海洋资源开发的快速发展，船舶作为重要的水上交通工具，其航行安全和高效管理日益受到重视。
船舶目标检测与跟踪技术作为海上智能交通系统、海上安全监控系统等领域的关键技术之一，对于保障船舶航行安全、提高港口管理效率、维护海洋权益等方面具有重要意义。
1. 研究目的
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，随着传感器技术、计算机视觉技术和人工智能技术的快速发展，船舶目标检测与跟踪技术取得了显著的进步，涌现出许多新方法和新技术。
1. 国内研究现状
国内学者在船舶目标检测与跟踪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
本课题主要研究内容包括：1.船舶目标检测算法研究：-研究基于深度学习的目标检测算法，如YOLOv5算法，并对其进行改进，以提高其在复杂海况下的检测精度和鲁棒性。
-构建船舶目标数据集，并对数据集进行预处理，以提高训练数据的质量。
-对改进后的YOLOv5模型进行训练和优化，以提高其检测精度和速度。
4. 研究的方法与步骤
本课题将采用理论研究和实验研究相结合的方法，首先进行文献调研，了解国内外船舶目标检测与跟踪技术的研究现状和发展趋势，在此基础上，确定研究内容和技术路线。
然后，根据选定的研究方向，进行算法设计和改进，并通过实验验证算法的有效性。
具体研究方法和步骤如下：1.文献调研：查阅国内外相关文献，了解船舶目标检测与跟踪技术的研究现状、发展趋势以及存在的问题，为本课题的研究提供理论基础和参考依据。
5. 研究的创新点
本课题的创新点主要体现在以下几个方面：1.针对复杂海况下船舶目标检测精度不高的问题，提出一种改进的YOLOv5算法。
通过引入注意力机制、改进损失函数等方法，提高算法在复杂海况下的检测精度和鲁棒性。
2.针对船舶目标在跟踪过程中存在遮挡、尺度变化、光照变化等问题，提出一种基于多特征融合的目标跟踪算法。
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. 张志龙,周广涛,张晶,等.基于改进YOLOv5的小目标船舶检测方法[J].海洋技术学报,2023,42(01):47-55.
2. 刘天湖,梁栋,郭丰.改进YOLOv5s的无人机图像舰船目标检测[J].光学精密工程,2023,31(01):121-130.
3. 付云,李博,尹建勋,等.融合注意力机制和多尺度特征的YOLOv5s舰船检测[J].中国图象图形学报,2023,28(02):341-352.
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