1. 本选题研究的目的及意义
随着全球经济的快速发展和水上运输量的不断增加，船舶排放的大气污染物对海洋环境和人体健康造成严重威胁，已成为全球关注的焦点。
船舶排放的污染物种类繁多，其中烟雾是主要的可见污染物之一，含有大量的颗粒物、硫氧化物、氮氧化物等有害物质，不仅会导致酸雨、雾霾等环境问题，还会危害人体呼吸系统健康。
因此，对船舶烟雾排放行为进行有效监管，对于保护环境、改善空气质量、保障人民健康具有重要意义。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，随着计算机视觉和人工智能技术的飞速发展，基于视频图像的船舶烟雾排放检测逐渐成为研究热点，国内外学者在船舶目标检测与跟踪、烟雾识别算法、烟雾排放行为特征分析等方面开展了一系列研究，并取得了一定的成果。
1. 国内研究现状
国内学者在船舶烟雾排放检测方面取得了一定的进展，主要集中在以下几个方面：
1.船舶目标检测与跟踪:一些学者将传统的图像处理技术应用于船舶目标检测，例如基于HOG特征和SVM分类器的船舶检测方法、基于颜色特征和区域生长的船舶检测方法等。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.船舶目标检测与跟踪:研究适用于水上环境的船舶目标检测与跟踪算法，能够在复杂背景、光照变化、目标遮挡等情况下，准确地识别和跟踪船舶目标，为后续的烟雾识别提供基础。
2.基于深度学习的烟雾识别算法:研究基于深度学习的烟雾识别算法，利用深度卷积神经网络强大的特征学习能力，提取船舶烟雾的纹理、颜色、形状等特征，实现对船舶排放烟雾的自动识别。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、系统开发、实验验证相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.需求分析与文献调研:分析船舶烟雾排放行为检测的需求，调研国内外相关领域的最新研究成果，了解船舶目标检测与跟踪、烟雾识别算法、烟雾排放行为特征分析等方面的研究现状，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.船舶目标检测与跟踪算法研究:研究适用于水上环境的船舶目标检测与跟踪算法，重点关注算法的准确性、实时性和鲁棒性。
比较不同目标检测算法（例如FasterR-CNN、YOLO、SSD等）的性能，选择最优算法并进行改进，以适应复杂的水上环境。
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.针对水上环境的特点，提出改进的船舶目标检测与跟踪算法，提高算法在复杂环境下的鲁棒性。
传统的船舶目标检测算法大多针对海面环境简单、光照条件良好的情况，而实际应用中，水上环境复杂多变，例如海面波浪、光照变化、目标遮挡等因素都会影响算法的检测精度。
本研究将针对水上环境的特点，对现有的船舶目标检测与跟踪算法进行改进，例如引入注意力机制、多尺度特征融合等方法，提高算法在复杂环境下的鲁棒性。
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. 王志龙,毛征,张舒,等.基于深度学习的舰船尾迹检测方法[J].舰船科学技术,2021,43(10):130-136.
2. 孟静,金一丞,周广涛,等.基于改进YOLOv3的船舶目标检测方法[J].海洋测绘,2021,41(05):53-58.
3. 黄岩,李健,熊鑫,等.基于改进Faster R-CNN的复杂场景下舰船目标检测[J].中国航海,2021(03):101-107.
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