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复杂背景条件下红外弱小舰船目标检测研究的开题报告
一、选题背景及意义
红外遥感技术以其在无人机、卫星、飞机等平台上探测距离大、探测角度广、适应性强等优点，已被广泛应用于军事领域中的目标探测、识别和跟踪等系统中。而在海上作战中，敌方舰船的快速准确侦查和打击一直是海上对抗中的主要挑战之一，而红外传感器对海上背景的适应性较强，适度的掩护海况，海况而假鱼等普遍的诱饵手段，使其具有在目标探测、识别和跟踪方面的独特优势。
目前，国内外普遍采用传统算法对红外图像进行目标检测，准确性不高，而输训练深度神经网络的技术的出现，提供了更为可靠和有效的检测方法，因此，研究具有复杂背景下红外弱小舰船目标检测技术有着十分重要的现实意义和研究价值。
二、选题研究内容
本研究的主要内容是针对具有复杂背景下红外弱小舰船目标检测问题，提出一种基于深度学习技术的检测方法。具体包括以下几个方面：
1.建立复杂海上背景红外图像数据集：通过在海上舰队附近采集大量的红外图像，探测背景复杂的情况，建立适于本次研究的数据集。
2.针对海上背景特点设计合适的算法：由于海上背景复杂多变，因此需要建立一种新的算法，针对红外弱小舰船进行检测。
3.深度学习模型的设计和训练：我们将建立一个基于深度学习技术的模型，基于CNN网络的结构进行设计，通过对数据集的大量训练，形成可靠、准确、稳定的模型体系。
4.实验验证模型效果和性能：我们将使用建立的数据集，以及从现有数据库中提取的相关数据，对模型进行实验验证，比较不同算法、模型的检测精度和灵敏度，评价深度学习技术应用于红外弱小舰船目标检测的优势和局限性。
三、选题研究意义
本研究的完成，将能够有效地促进海上目标探测、识别、跟踪领域的发展，对于提高海上安全保障和打击敌方舰船等方面具有重要意义：
1.提高海上目标探测、识别、跟踪领域的技术水平：本研究使用深度学习技术对红外弱小舰船目标进行检测，能够有效提高海上目标探测、识别、跟踪领域的技术水平。
2.增强海上国防保障能力：本研究的结果，可以为海上防卫提供一种新的技术手段，增强海上国防保障能力。
3.推动深度学习在目标识别领域的应用：该研究使用深度学习技术对红外弱小舰船目标进行检测，具有一定的创新性，可以为深度学习在目标识别领域的应用提供一定的借鉴和启示。
四、研究计划及预期结果
1.2021年9月至2021年12月
建立复杂海上背景红外图像数据集
2.2022年1月至2022年3月
设计合适的算法和深度学习模型
3.2022年4月至2022年7月
深度学习模型的训练
4.2022年8月至2022年10月
实验验证模型效果和性能
预期结果：
开发一种基于深度学习技术的红外弱小舰船目标检测系统，使其具有较高的准确性和可用性，对于航海业、海洋环境管理、海上防卫等方面都具有重要意义。