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网站建设费会计科目,郑州比较好的电商公司有哪些,云部署Wordpress,湖南火电建设有限公司招标网站本科毕业论文#xff08;设计#xff09;开题报告姓 名:学 号:202010320071 学 院:信息工程学院 专 业:通信工程 班 级通信211 指导教师:吴秉横 2024年 11 月 23 日 填开 题 报 告毕业论文#xff08;设计#xff09;题目基于深度学习…本科毕业论文设计开题报告姓 名:学 号:202010320071学 院:信息工程学院专 业:通信工程班 级通信211指导教师:吴秉横2024年 11 月 23 日 填开 题 报 告毕业论文设计题目基于深度学习的近岸SAR舰船目标检测算法实现1.选题背景及意义合成孔径雷达SAR是一种主动式微波成像传感器具有全天候、全天时的观测能力可以获取高分辨率的远距离图像。随着SAR技术的不断进步其在海洋监测、海事管理等领域的应用日益广泛[1]。近岸海域是海事活动的密集区域也是海上安全监管的重点。利用SAR图像进行舰船目标检测可以实现对近岸海域的实时、高效监控[2]。深度学习作为人工智能的一个分支近年来在图像识别、目标检测等领域取得了显著进展。其强大的特征提取和模式识别能力为SAR图像中的舰船目标检测提供了新的解决方案[3]。通过训练深度学习模型可以实现对SAR图像中舰船目标的自动检测、定位和识别提高检测效率和准确性[4]。在近岸海域由于陆地目标的干扰和舰船的紧密排列传统的舰船检测方法容易出现漏检和误检。因此需要开发更加高效、准确的舰船目标检测算法。基于深度学习的舰船目标检测算法可以适应复杂多变的背景环境提高检测鲁棒性和准确性为海事监控和管理提供有力支持[5]。通过实现基于深度学习的近岸SAR舰船目标检测算法可以实现对近岸海域的实时、高效监控及时发现并处理潜在的海上安全隐患。这有助于提升海事监控的效率和准确性为海上安全监管提供更加可靠的技术支持。该选题的研究可以推动SAR图像处理技术的发展和创新促进深度学习在SAR图像处理领域的应用和推广。通过研究SAR图像中舰船目标的检测算法可以探索更多适用于SAR图像的图像处理技术和方法。准确的舰船目标检测算法有助于实现对海洋资源的有效开发和保护。通过监测海上活动可以及时发现并处理非法捕捞、污染排放等违法行为保护海洋生态环境和渔业资源[6]。同时该算法还可以为海洋科学研究、海上交通管理等领域提供数据支持和决策依据。精确的舰船目标检测对于维护国家海洋权益、提升海军战略实力具有重要意义。通过实现对近岸海域舰船目标的实时监控和识别可以为海军提供准确的情报信息支持海军的作战决策和行动规划[7]。综上所述基于深度学习的近岸SAR舰船目标检测算法实现选题具有重要的研究价值和实际意义有助于推动SAR图像处理技术的发展和创新提升海事监控效率和国家海洋战略实力。2.国内外研究现状在国内基于深度学习的近岸SAR舰船目标检测算法研究已经取得了一定的进展。研究者们主要关注于提高检测精度、优化算法性能以及实现实时检测等方面。通过引入先进的深度学习模型如YOLO系列、Faster R-CNN等国内研究者们已经实现了对SAR图像中舰船目标的准确检测[8]。这些模型能够自动提取图像中的特征信息并实现对目标的精确定位和识别。针对近岸海域复杂多变的背景环境研究者们还提出了基于旋转框的检测算法以更好地适应舰船目标的方向多样性。这种算法通过增加角度参数能够更准确地描述舰船目标的形状和位置。为了提高检测算法的实时性和鲁棒性国内研究者们对深度学习模型进行了大量的优化和改进。例如通过引入注意力机制、特征金字塔网络等技术提高了模型对图像特征的提取能力和对复杂背景的适应能力。此外研究者们还提出了基于无锚框的检测算法以简化检测流程并提高检测速度。这种算法通过直接预测目标的边界框而无需预先设置锚框从而降低了计算复杂度并提高了检测效率。随着计算技术的不断发展国内研究者们已经成功地将深度学习算法应用于实时SAR舰船目标检测系统中。这些系统能够实现对近岸海域的实时监控和检测为海事监控和管理提供了有力的技术支持[9]。在国外基于深度学习的近岸SAR舰船目标检测算法研究同样取得了显著的成果。研究者们主要关注于算法的创新、数据集的构建以及跨领域应用等方面。国外研究者们提出了多种基于深度学习的舰船目标检测算法如基于区域卷积神经网络R-CNN的系列算法、基于单次多框检测器SSD的算法等。这些算法在检测精度和速度方面均取得了良好的效果[10]。此外研究者们还探索了基于生成对抗网络GAN的图像合成技术以生成高质量的SAR舰船图像数据集从而解决数据稀缺的问题。为了训练深度学习模型国外研究者们构建了多个大规模的SAR舰船图像数据集。这些数据集包含了各种类型、尺寸和方向的舰船目标为算法的训练和验证提供了丰富的数据资源。通过公开这些数据集研究者们促进了算法的共享和交流推动了基于深度学习的SAR舰船目标检测算法的快速发展。国外研究者们还将基于深度学习的SAR舰船目标检测算法应用于其他领域如海洋环境监测、海上交通管理、渔业资源保护等。这些应用不仅扩展了算法的应用范围还为相关领域的研究和发展提供了新的思路和方法。综上所述基于深度学习的近岸SAR舰船目标检测算法在国内外均取得了显著的进展。然而随着技术的不断发展和需求的不断变化研究者们仍需不断探索和创新以提高检测精度、优化算法性能并实现更广泛的应用。3.研究方法和思路1数据采集使用SAR传感器实时采集近岸海域的电磁波数据。利用Django的定时任务,定期采集数据并进行分析。2图像处理应用信号处理算法,将原始SAR数据转换为二维图像。对图像进行预处理,如去噪、增强等操作,提高后续检测的准确性。3目标检测应用YOLOv8深度学习模型,对预处理后的SAR图像进行舰船目标检测。利用PyTorch的高性能GPU计算能力,提高检测的实时性。4目标识别基于检测结果,采用其他深度学习算法(如ResNet、VGG)对舰船类型进行识别。输出舰船的具体类型信息。5可视化展示使用Django的模板引擎,构建Web页面展示检测和识别结果。利用JavaScript和可视化库(如Echarts)动态渲染检测信息和统计数据。4.参考文献[1]冀锐,马磊,张靖,等.基于生成对抗网络的遥感光学影像舰船样本仿真[J].北京大学学报(自然科学版),2024,60(05):883-892.DOI:10.13209/j.0479-8023.2024.067.[2]许京新,王金伟,宋富骏,等.融合自适应卷积神经网络的SAR图像舰船目标检测方法[J].信号处理,2024,40(09):1696-1708.[3]吴军良,毛丽青,姜煜.基于视觉传达的舰船航行图像中多目标检测方法[J].舰船科学技术,2024,46(16):170-173.[4]赵晶钰,李敏,陈谢发,等.融合注意力机制与全局信息的SAR舰船目标检测算法[J].火箭军工程大学学报,2024,38(04):40-46.[5]桑林.改进FCOS的SAR图像舰船检测算法[J].黑龙江科技大学学报,2024,34(04):637-641.[6]孟祥伟.SAR图像中舰船目标恒虚警率检测技术的研究[J].电子与信息学报,2024,46(09):3739-3748.[7]孙艳丽,张鹏飞,李晓龙,等.一种红外视频舰船目标检测跟踪方法[J].计算机与数字工程,2024,52(06):1680-16841814.[8]孙培双,温显斌.基于改进YOLOv5模型的SAR图像舰船目标检测算法[J].电光与控制,2024,31(08):32-3785.[9]Mo W ,Pei J .Moving ships detection via the trajectory feature extraction from spatiotemporal slices of infrared maritime videos[J].Infrared Physics and Technology,2024,11-44.[10]Li Z ,Ma H ,Guo Z .MAEE-Net: SAR ship target detection network based on multi-input attention and edge feature enhancement[J].Digital Signal Processing,2025,156(PA):23-44.毕业论文设计的主要内容列出具体任务、预期目标及拟解决的关键问题。主要内容应用OpenCV和NumPy进行SAR数据处理和图像预处理。提供REST API向前端推送检测和识别数据。使用PostgreSQL数据库存储采集的SAR数据和处理结果。数据采集模块使用SAR传感器实时采集近岸海域的电磁波数据。利用Django的定时任务,定期采集数据并存储到PostgreSQL数据库。图像处理模块应用OpenCV和NumPy等库,将原始SAR数据转换为二维图像。对图像进行去噪、增强等预处理操作。目标检测模块应用PyTorch和YOLOv8进行舰船目标的检测和定位。利用GPU加速提高检测的实时性能。目标识别模块:基于检测结果,应用ResNet、VGG等深度学习模型对舰船类型进行识别。可视化展示模块:使用Django的模板引擎构建Web页面。利用JavaScript和Echarts等可视化库,动态渲染检测和识别结果。预期目标研发一套基于深度学习的近岸SAR舰船目标检测系统实现对近岸海域中舰船目标的自动、快速、准确检测。通过该系统能够有效降低近岸海域舰船目标检测的漏检率和误检率提高海事监控的效率和准确性。为后续的海事管理、海上安全监管以及海洋资源保护等提供可靠的技术支持和数据保障。拟解决的关键问题近岸海域的背景环境复杂多变包括陆地、岛屿、海浪等多种干扰因素这些因素可能导致舰船目标检测出现漏检和误检。解决方案通过引入深度学习中的注意力机制、特征金字塔网络等技术提高模型对图像特征的提取能力和对复杂背景的适应能力从而实现对舰船目标的准确检测。舰船目标多样性问题舰船目标的类型、尺寸、方向等具有多样性这增加了检测的难度。解决方案采用基于旋转框的检测算法以适应舰船目标的方向多样性。同时通过构建多尺度特征融合网络提升网络对舰船目标的特征提取能力以应对不同尺寸舰船目标的检测需求。毕业论文设计提纲1.引言1.1研究背景与意义1.2国内外研究现状2.理论基础2.1 Django框架2.2数据预处理技术3.数据分析3.1数据采集与整理3.2数据特征选择4.系统设计与实现4.1数据采集4.2图像处理4.3目标检测4.4目标识别4.5可视化展示5.结论与展望5.1研究结论5.2未来展望参考文献毕业论文设计工作计划序号起止时间各阶段工作内容12024-2025-1学期第6-7周2024/10/14-10/251.学院启动本科毕业论文设计以下简称“毕业论文”工作制定毕业论文工作实施细则和论文撰写规范于规定时间内上报教务处备案。2.指导教师资格审查。3.召开教师和学生专题会议布置毕业论文相关工作。22024-2025-1学期第8-13周2024/10/28-12/61.组织完成选题申报指导学生选题并完成审核。2.完成开题报告组织完成开题答辩提交开题报告文本含电子版。3.学院提交《上海海事大学**届毕业论文设计选题汇总表》电子版。32024-2025-1学期第14周—2024-2025-2学期第9周2024/12/9-2025/4/181.学生根据论文大纲撰写论文。2.学生与指导教师交流、汇报毕业论文进展情况。3.学生根据指导教师意见修改论文。42024-2025-2学期第10-12周2025/4/21-2025/5/91.经指导教师确认学生提交完整的毕业论文进行查重2次隔开1周进行和盲审。2.查重通过的论文可以进入盲审环节。3.学校抽取一定比例的毕业论文进行盲审。4.未抽中盲审或盲审合格者可进入论文答辩环节。52024-2025-2学期第13周2025/5/12-2025/5/161.学院成立答辩委员会、答辩小组确定答辩时间、地点并通知学生答辩具体安排报教务处备案。2.指导教师、评阅教师完成毕业论文评阅。3.答辩小组根据答辩日程安排进行答辩。4.教务处组织专家对答辩环节进行监督、检查。5.答辩小组填写答辩记录完成毕业论文成绩评定。62024-2025-2学期第14周2025/5/19-2025/5/231.学院各专业汇总参加答辩的毕业论文的成绩按照时间节点统一在教务系统提交成绩。2.按要求装订提交论文终稿含电子版。72024-2025-2学期第13-14周2025/5/12-2025/5/231.通过答辩的学生根据答辩意见修改论文如有。2.论文盲审、答辩未通过或总评成绩不及格的学生进行论文修改。3.学院启动毕业论文评优奖励推荐工作。82024-2025-2学期第15周2025/5/26-2025/5/30论文盲审、答辩未通过或总评成绩不及格的学生参加第二轮论文查重、盲审。92024-2025-2学期第16周2025/6/2-2025/6/6第二轮查重、盲审通过或未抽中盲审的同学参加学院组织的再答辩工作内容参考评阅与答辩二、论文修改二。1.学院各专业汇总参加再答辩的毕业论文成绩按照时间节点统一在教务系统中提交。2.按要求装订提交论文终稿含电子版。10第一批次2024-2025-2学期第20周2025/6/30-7/4第二批次2025-2026-1学期第0-1周1.分两批次。第一批次2019级延长学制学生安排在第20周答辩第二批次其他补缓答辩学生安排在2025-2026-1学期第1周答辩。具体时间安排另行通知。2.补缓答辩学生提交毕业论文指导教师审阅确认。3.按要求通过相应的查重、盲审后参加学院组织的补缓答辩。4.完成毕业论文成绩评定表、补答辩记录并提交补缓答辩成绩。5.取消答辩资格的或补缓答辩不通过的学生重修毕业论文。112025-2026-1学期第2周前1.毕业论文材料袋归档主要包括本科毕业论文工作手册、开题报告、毕业论文终稿文本、一份成绩评定表。2.另一份成绩评定表存学生档案按照答辩的时间安排完成。3.各专业将学生毕业论文的电子文档制作两份光盘一份存学院一份存校档案馆。4.学院向教务处报送本科毕业论文总结、信息汇总表。5.学院汇编各专业推荐评优奖励的毕业论文并提交教务处备案。指导教师填写论文类型□理论研究 □应用研究 □技术开发 □工程设计选题来源□国家重点研发计划项目 □国家社科规划、基金项目□国家自然科学基金项目 □中央、国家各部门项目□教育部人文、社会科学研究项目 □省自治区、直辖市项目□国际合作研究项目 □与港、澳、台合作研究项目□企、事业单位委托项目 □外资项目□国防项目 □学校自选项目□非立项 □其他指导教师意见指导教师意见包括课题难度是否适中、工作量是否饱满、进度安排是否合理、工作条件是否具备、是否同意开题等。导师签字: 年 月 日开题报告评审纪要评审专家信息姓名职称姓名职称问问题及建议是否通过 □是 □否评审组长签字年 月 日