摘要
船舶跟踪作为海上交通管理和安全监控的关键技术，在繁忙水域中面临着船舶密度大、遮挡频繁、环境复杂多变等挑战。
传统的船舶跟踪方法难以适应这些挑战，而深度卷积神经网络的出现为解决这些问题提供了新的思路。
本文首先介绍了船舶跟踪的研究背景和意义，以及深度学习和目标跟踪的相关概念。
接着，对国内外基于深度卷积神经网络的船舶跟踪方法进行了综述，从目标检测网络、特征提取与匹配方法、跟踪框架等方面对现有方法进行了分类和比较分析。
然后，重点介绍了近年来在繁忙水域船舶跟踪方面取得的一些代表性成果，并分析了它们的优缺点。
最后，对未来的研究方向进行了展望，包括多传感器融合、小目标跟踪、抗遮挡跟踪等方面。
关键词：船舶跟踪；深度卷积神经网络；目标检测；特征匹配；繁忙水域
随着全球经济一体化和海洋资源开发的不断深入，海上交通运输量日益增长，船舶密度不断提高，导致船舶碰撞、搁浅等事故频发。
船舶跟踪作为海上交通管理和安全监控的关键技术，能够实时获取船舶的位置、航向、航速等信息，为船舶避碰、航线规划、海上搜救等提供重要依据。
传统的船舶跟踪方法主要依赖于雷达、AIS（AutomaticIdentificationSystem，船舶自动识别系统）等传感器。
剩余内容已隐藏，您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容！立即支付
以上是毕业论文文献综述，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
