基于深度学习的船只非法入侵检测和追踪算法的研究与实现任务书

 2021-12-19 10:12

全文总字数:1426字

1. 毕业设计(论文)主要内容:

海边产业园区存放有大量的易燃易爆物品,出于安全考虑,禁止私人渔船进入园区捕鱼。但由于园区临近的海面难以进行有效的围蔽,所以需建设基于视频识别的渔船入侵预警系统,在海面画出视频周界,对非法闯入视频周界的渔船进行视频识别和告警。使用Python语言结合OpenCV库设计系统,通过深度学习,设计算法对非法船只目标进行检测,与园区正常工作的作业船相区分,并对非法船只进行追踪,获得船只定位,判断行驶方向,从而起到对非法入侵船只的识别、追踪和预警作用。

2. 毕业设计(论文)主要任务及要求

(1)查阅相关文献资料15篇以上(其中近5年外文文献不少于3篇)。

(2)完成开题报告及任务书。

(3)采用Python语言和OpenCV库进行算法设计和应用,实现对非法船只的识别、定位、行驶方向判断,从而达到预警效果。

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3. 毕业设计(论文)完成任务的计划与安排

(1)第1-4周:查阅相关文献资料,明确研究内容,了解研究所需理论基础。确定方案,完成开题报告。

(2)第5-6周:熟悉掌握基本理论,完成英文资料的翻译,熟悉相关工具软件的使用。

(3)第7-9周:实现对非法船只识别的算法设计,完成相关程序的编写和仿真。

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4. 主要参考文献

[1] 谭红臣, 李淑华, 刘彬, 刘秀平. 特征增强的SSD算法及其在目标检测中的应用[J]. 计算机辅助设计与图形学学报, 2019, 31(4):573-579

[2] Wang Han, Mou Xiaozheng,Mou Wei, Yuan Shenghai, Ulun Soner, Yang Shuai, Shin Bok-Suk. Vision based longrange object detection and tracking for unmanned surface vehicle[C].Cybernetics and Intelligent Systems (CIS) and IEEE Conference on Robotics,Automation and Mechatronics, 2015

[3] 郭少军, 沈同圣, 徐健, 马新星. 基于ObjectNess BING的海面多舰船目标检测[J]. 系统工程与电子技术, 2016, 38(1):14-20

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