内河船舶视觉显著性检测算法研究及系统实现的任务书.docx

内河船舶视觉显著性检测算法研究及系统实现的任务书
一、研究背景
内河航运是中国内河水路运输体系的重要组成部分，其运输量占据全国内河水运总运输量的一半以上。随着内河航运不断发展，内河船舶的数量也在不断增加，同时水道上的交通也越来越拥堵，给船舶的航行和导航带来了极大的挑战。因此，研发一种在内河船舶中进行视觉显著性检测的算法，可以帮助船员快速获取关键信息，判断水域危险情况，对航行安全起到重要的作用。
二、研究内容
1.研究内河船舶视觉显著性检测算法
基于计算机视觉技术的内河船舶视觉显著性检测算法应考虑到不同天气条件、光线环境、船体大小、船体颜色等因素对船舶显著性的影响。本研究将从光线、航向、船型等多个角度出发，建立基于图像处理、特征提取、机器学习等计算机视觉技术的船舶视觉显著性检测算法。
2.实现基于视频的内河船舶视觉显著性检测系统
构建一个基于视频的内河船舶视觉显著性检测系统，可以对内河上运行的船舶进行实时识别和分类，并提取船舶的关键信息，如船型、尺寸、运行状态等，帮助船员判断船舶运行安全性。
三、主要研究步骤
1.收集内河船舶图像数据集
收集代表内河船舶的典型图像数据，在不同光照和天气条件下拍摄不同类型的船舶，构建内河船舶图像数据库。
2.设计内河船舶视觉显著性算法
以内河船舶的显著性特点为基础，设计适合内河船舶的显著性检测算法，考虑到不同环境条件下的数据特点，使用不同的处理方式，提高算法准确度和鲁棒性。
3.训练船舶分类模型
使用分类器算法对内河船舶进行分类，建立内河船舶的分类模型，并使用不同的学习算法对模型进行优化。
4.实现基于视频的内河船舶视觉显著性检测系统
将设计好的算法与分类模型应用于实时视频中，将检测到的结果以图像和文本的形式显示在界面上，建立一个基于视频的内河船舶视觉显著性检测系统。
5.系统性能测试及改进
对系统进行性能评估，统计系统检测的船舶数、漏检率、误检率等指标，发现并解决算法和系统存在的问题和不足，提高系统检测的准确度和鲁棒性。
四、预期成果
1.内河船舶图像数据库
收集内河船舶典型图像，建立兼具多样性与代表性的内河船舶图像数据库。
2.内河船舶视觉显著性检测算法
设计一个适用于内河船舶的视觉显著性检测算法，提高船舶检测的准确度和鲁棒性。
3.基于视频的内河船舶视觉显著性检测系统
成功研发基于视频的内河船舶视觉显著性检测系统，可以在实时视频中进行船舶的识别、分类和提取关键信息。
4.发表论文
撰写相关学术论文，将研究成果获得学术认可，推动内河船舶视觉显著性检测技术的研究发展。