基于机器视觉的内河航道船艇特征提取与识别的任务书.docx

基于机器视觉的内河航道船艇特征提取与识别的任务书
任务书
题目：基于机器视觉的内河航道船艇特征提取与识别
任务目的：
航道交通管理是现代交通运输体系中不可或缺的重要组成部分，内河航道更是优先发展的交通运输形式。随着内河航道船舶交通的日益繁忙，传统的人工巡查、监控和警戒已经无法满足交通管理的需求，因此急需开展一项基于机器视觉技术的内河航道船艇特征提取和识别的研究，以提高航道交通管理的效率和准确性。
任务内容：
1.研究内河航道船艇的特征提取和识别的基本理论，了解机器学习算法和深度学习理论。
2.基于计算机图形学的视觉系统设计技术，构建内河航道船艇特征提取和识别的视觉识别系统，实现对船舶、货船、客船、渔船和快艇等不同类型船艇的识别。
3.针对内河航道的实际场景和环境，研究和解决光照变化、背景杂乱和雾霾等因素对船艇识别的影响，提出相应的处理和优化策略，提高识别率和准确性。
4.针对内河航道的交通特点和管理需求，研究和设计基于船艇特征的交通管控系统，实现船艇监管和安全保障，提高内河航道交通管理的效率和水平。
5.提出内河航道船艇特征提取和识别的应用前景和推广途径，为内河交通发展和交通管理提供技术支持和保障。
任务要求：
1.了解机器学习、机器视觉等基本理论知识，具有编程能力和良好的数学基础。
2.掌握基于计算机图形学的视觉系统设计技术和深度学习模型的应用，能够熟练使用主流机器视觉开发平台和工具。
3.具有良好的实验设计能力和数据分析能力，能够进行科学合理的实验方案设计和数据分析。
4.具有较强的项目组织和协调能力，能够有效调动团队资源，协同合作完成研究任务。
5.具有较强的文献检索和写作能力，研究成果需善于总结和归纳，具有撰写高质量学术论文的能力。
任务成果：
1.基于机器视觉的内河航道船艇特征提取和识别技术研究报告及实验数据、分析报告。
2.内河航道交通流量管控系统设计方案及相关软件程序源代码。
3.论文发表，完善专业技能和科研能力。
参考文献：
1.SongY,GaoJ,JiangY,etal.Objectdetectionincomplexmaritimeenvironmentviaconvolutionalneuralnetworks[J].ChinaOceanEngineering,2019,35(2):271-283.
2.GouJ,ZhangG,LiC,etal.Recognitionofinlandshipsincomplexbackgrounds[J].JournalofBeijingUniversityofAeronauticsandAstronautics,2018,44(9):1995-2002.
3.WangT,DaiT,LiW,etal.AnimprovedobjectdetectionalgorithmbasedonRetinaNet[J].JournalofZhejiangUniversity-SCIENCEC(Computers&Electronics),2020,21(9):1071-1082.
4.DuZ,ZhangY,LiY,etal.Amarinevesselclassificationapproachusingconvolutionalneuralnetworkandacousticsignal[J].Knowledge-BasedSystems,2019,174:16-30.
5.LvC.Studyonrecognitiontechnologyofcontainernumberbasedonconvolutionalneuralnetwork[J].JournalofAppliedMathematics&Computation,2021,392:125714.