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基于航海雷达图像的多目标跟踪方法研究的开题报告
摘要：
随着海上运输的发展，船舶的数量不断增加，因此需要对船舶进行监控和管理。而航海雷达图像作为一种无人值守的监控手段，因其具备画面清晰、覆盖范围广等特点，越来越受到了航海管理人员的关注。然而，航海雷达图像中通常存在多个目标，在繁忙的海域中进行目标的跟踪和识别是一项关键的技术。本文将基于航海雷达图像的多目标跟踪方法进行研究，并探讨如何实现高效准确的目标跟踪。
关键词：航海雷达图像、多目标跟踪、目标识别、滤波算法、目标跟踪。
一、研究背景和意义
在海上船舶监控和管理方面，航海雷达图像具有重要的作用。相较于其他监控手段，航海雷达图像具备覆盖范围广、无需人工值守、画面清晰等优点，能够更好的监控海上航行状况。而多目标跟踪技术则是实现船舶监控和管理的关键技术之一，能够有效识别海洋中的目标，辅助管理人员做出决策。
二、研究内容和方法
本文研究基于航海雷达图像的多目标跟踪方法。研究内容包括以下三个方面：
1.目标检测和识别。首先需要对航海雷达图像进行目标检测和识别，确定目标的位置和大小等基本信息。在这个过程中，可以使用深度学习算法进行目标检测和识别，如FasterR-CNN、YOLO等。
2.滤波算法。在确定目标位置之后，需要对目标轨迹进行滤波处理，消除因信号噪声、环境干扰等因素引起的误差。常用的滤波算法有卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波等。
3.目标跟踪。通过目标检测和滤波算法，得到目标的轨迹信息，这时需要进行目标跟踪，保证目标能够始终被识别和追踪到。在目标跟踪中，可以使用相关滤波、粒子滤波等算法，以确保目标的精确定位和高效跟踪。
三、预期成果和意义
本文旨在探讨基于航海雷达图像的多目标跟踪方法，并通过实验验证其可行性和有效性。预期成果包括以下两点：
1.实现高效准确的船舶目标识别、跟踪和预测。通过采用新型的目标检测算法和滤波算法，在复杂海上环境中实现更准确的目标识别和跟踪，并能够精确预测目标的轨迹。
2.提升海上船舶管理水平。通过研究航海雷达图像的多目标跟踪方法，为船舶管理人员提供更加准确、高效的监控手段，提升其工作效率和管理水平。
四、研究计划和进度安排
本研究计划于2021年9月开始，预计于2022年6月完成。具体的进度安排如下：
1.2021年9月-10月：文献调研，研究前沿的多目标跟踪算法。
2.2021年11月-2022年1月：数据采集，搭建实验环境，进行目标检测、轨迹滤波和跟踪算法研究。
3.2022年2月-4月：进行多组实验，提取实验数据，分析实验结果，调整算法和参数。
4.2022年5月-6月：撰写研究报告并进行论文答辩。
五、研究结论
本文旨在探讨基于航海雷达图像的多目标跟踪方法，通过研究目标检测、滤波算法和目标跟踪等几个方面，实现高效准确的目标跟踪，提高海上船舶管理的效率和水平。预期成果包括实现高效准确的船舶目标识别、跟踪和预测，在海上船舶管理方面发挥重要的作用。