静止轨道光学遥感图像海上运动目标检测与跟踪方法研究的开题报告.docx

静止轨道光学遥感图像海上运动目标检测与跟踪方法研究的开题报告
摘要
海上运动目标的实时监测与跟踪对于海洋环境监测、航行安全等方面具有重要意义。传统的目标检测与跟踪方法使用雷达系统或者红外成像技术，在检测精度和成本上面存在一定的限制。因此，本文研究了静止轨道光学遥感图像海上运动目标检测与跟踪方法。首先，介绍了静止轨道光学遥感图像的基本特点和应用场景，并对国内外相关研究进行了概述。然后，分析了海上运动目标检测与跟踪的关键技术和难点，包括目标检测算法、目标特征提取和运动轨迹预测等。最后，设计了一种基于卷积神经网络的海上运动目标检测与跟踪算法，并通过实验验证了该算法的有效性。结果表明，本算法在检测和跟踪精度上面优于传统的方法，而且具有较好的实时性和稳定性。
关键字：静止轨道光学遥感图像；海上运动目标；目标检测；目标跟踪；卷积神经网络。
Abstract
Real-timemonitoringandtrackingofmovingtargetsatseaareofgreatsignificanceinoceanenvironmentalmonitoring,navigationsafetyandotherfields.Traditionaltargetdetectionandtrackingmethodsuseradarsystemsorinfraredimagingtechnology,whichhavecertainlimitationsintermsofdetectionaccuracyandcost.Therefore,thisarticlestudiesthemethodofdetectingandtrackingmovingtargetsatseausingstaticorbitopticalremotesensingimages.Firstly,thebasiccharacteristicsandapplicationscenariosofstaticorbitopticalremotesensingimagesareintroduced,andrelevantresearchathomeandabroadissummarized.Then,thekeytechnologiesanddifficultiesoftargetdetectionandtrackingatseaareanalyzed,includingtargetdetectionalgorithms,targetfeatureextraction,andmotiontrajectoryprediction.Finally,atargetdetectionandtrackingalgorithmbasedonconvolutionalneuralnetworkisdesigned,andtheeffectivenessofthealgorithmisverifiedthroughexperiments.Theresultsshowthatthealgorithmissuperiortotraditionalmethodsindetectionandtrackingaccuracy,andhasgoodreal-timeandstability.
Keywords:staticorbitopticalremotesensingimage;sea-movingtarget;targetdetection;targettracking;convolutionalneuralnetwork.
一、研究背景及意义
海洋是地球上最广阔的自然资源，对人类的经济、安全和环境都有着重要的影响。然而，由于海洋信息来源的分散、采集成本高和海洋环境的复杂性等问题，导致了海洋监测的困难。在海洋监测中，海上运动目标的实时监测和跟踪是一项重要的工作，可以用于船只和海上平台的安全管理、海洋资源勘探、海事执法、防灾减灾等方面。传统检测与跟踪方法通常使用雷达系统或红外成像技术，但这些技术在检测精度和成本上存在限制。
静止轨道光学遥感技术是一种光学遥感技术，它利用太阳光反射目标物表面的光线来获取目标的图像。与传统的遥感技术相比，静止轨道光学遥感技术具有高分辨率、高覆盖率、高稳定性、不受天气和夜晚的影响等优点。因此，它在信息获取、实时监测和广域网覆盖等方面具有广泛的应用前景。
二、相关研究
静止轨道光学遥感图像海上运动目标检测与跟踪是当前遥感图像处理领域的研究热点之一。国内外学者在这方面开展了大量研究，并取得了一系列的研究成果。
目标检测方面的研究主要集中在算法的设计和优化上。目前广泛使用的目标检测算法有基于区域的RCNN、FastRCNN、FasterRCNN和基于回归的YOLO、SSD等。这些算法