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基于机器视觉的内河航道船艇特征提取与识别的中期报告
1.研究背景与意义
随着内河航道运输业务的不断发展，船艇识别技术受到越来越多的关注。船艇的识别可以帮助监控船舶运行状态、检查船舶合法性，还可以为安全管理提供切实的技术手段。
目前，机器视觉技术得到了广泛应用，能够对海洋船艇进行研究。但是对于内河航道船艇的研究较少，这是因为内河航道中的船只类型、构造和规模等方面都与海洋船只有所不同，导致传统的海洋船只识别方法不能直接应用于内河航道船只的识别。
因此，为了解决内河航道船只识别问题，需要开展基于机器视觉的内河航道船艇特征提取与识别的研究。
2.研究内容
本研究的主要内容包括：
（1）内河航道船艇图像数据采集
本研究采用现场拍照和网络爬虫的方式收集内河航道船艇图像数据，包括不同类型、不同角度、不同尺寸的船艇照片。数据量达到数千张。
（2）内河航道船艇特征提取
本研究采用深度学习方法对内河航道船艇进行特征提取，主要包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。
（3）内河航道船艇识别
本研究采用支持向量机（SVM）、随机森林（RF）和神经网络（NN）等方法进行内河航道船艇的分类识别任务。
3.研究进展
目前，我们已经完成了内河航道船艇图像数据的采集和预处理工作。同时，基于深度学习技术，我们已经搭建好了针对内河航道船艇特征提取的卷积神经网络模型，并完成了模型的训练和验证工作。下一步的工作是，结合分类识别算法，完成内河航道船艇的实时识别任务。
4.研究展望
随着研究的不断深入和实验的不断验证，我们相信本研究能够解决内河航道船艇识别问题。未来，我们希望能够通过优化算法和提高模型精度，实现对内河航道船只的自动识别和监控。同时，我们也希望能将本研究的成果应用于实际工程中，为内河航运业务提供更优质、更高效的服务。