摘要
船舶运动目标检测与跟踪是海上交通安全、港口管理和海洋权益维护的重要技术手段，近年来受到广泛关注和研究。
本文首先介绍了船舶运动目标检测与跟踪的相关概念，包括目标检测、目标跟踪、深度学习等基本概念。
然后，对国内外船舶运动目标检测与跟踪算法的研究现状进行了详细综述，包括传统图像处理算法、基于深度学习的目标检测算法、传统目标跟踪算法以及基于深度学习的目标跟踪算法，并分析比较了各种算法的优缺点。
接着，重点介绍了基于YOLOv5的船舶目标检测算法和几种常用的船舶运动目标跟踪算法，如卡尔曼滤波算法、光流法和基于深度学习的跟踪算法。
最后，对船舶运动目标检测与跟踪技术的未来发展方向进行了展望。
关键词：船舶运动目标检测；目标跟踪；深度学习；YOLOv5；卡尔曼滤波
随着海上交通运输业的快速发展，海上船舶数量急剧增加，海上交通安全形势日益严峻。
船舶运动目标检测与跟踪技术作为保障海上交通安全、维护海洋权益的重要手段，近年来受到越来越多的关注和研究。
船舶运动目标检测与跟踪是指利用雷达、AIS、视频等传感器获取海上目标信息，通过图像处理、模式识别、人工智能等技术，对船舶目标进行自动识别、定位和跟踪，为船舶航行安全、海上交通管理、海上搜救等提供技术支持。
目标检测是指从图像或视频序列中识别出感兴趣目标的位置和类别，是计算机视觉领域的基础性任务之一。
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