水面多船舶检测及跟踪系统设计文献综述

水面多船舶检测与跟踪系统在海上交通管理、渔业执法、海上搜救等领域具有至关重要的作用。

近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的水面船舶检测与跟踪方法取得了显著进展，为构建高精度、实时性强的水面多船舶检测及跟踪系统提供了技术支撑。

本文首先介绍了水面船舶检测与跟踪的相关概念，然后综述了基于深度学习的水面船舶检测算法和多目标跟踪算法的研究现状，并对现有方法的优缺点进行了分析。

接着，本文阐述了水面多船舶检测及跟踪系统的典型设计方案，并对系统所采用的硬件平台、软件模块以及集成测试方法进行了详细介绍。

最后，本文总结了水面多船舶检测及跟踪技术面临的挑战，并展望了未来的发展趋势。

关键词：水面船舶检测；目标跟踪；深度学习；YOLOv5；DeepSORT

水面多船舶检测与跟踪是指利用传感器获取水面图像或视频序列，采用计算机视觉技术对图像或视频中的船舶目标进行检测、定位、识别和跟踪，最终实现对多个船舶目标的运动轨迹进行连续、稳定的监测和记录。

水面船舶检测是水面多船舶检测及跟踪系统的基础，其目标是从图像或视频中准确地识别和定位出所有存在的船舶目标。

传统的船舶检测方法主要依赖于人工设计的特征，例如HOG、SIFT等，但这些方法在复杂场景下容易受到光照变化、海浪干扰等因素的影响，鲁棒性较差。

近年来，随着深度学习技术的兴起，基于卷积神经网络的目标检测算法，例如FasterR-CNN、YOLO、SSD等，在水面船舶检测任务中取得了突破性进展，显著提升了检测精度和速度。