基于模块化技术的舰船设计与建造.pdf下载

weixin_39821746 2021-10-07 20:00:33

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基于模块化技术的舰船设计与建造.pdf

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毕业设计-基于深度学习的舰船目标检测技术：舰船目标是现代化海战探测与侦察的重要目标。精确检测与打击舰船目标能够提升武器装备作战效能，是精确制导武器研制的重要方向之一。精确检测舰船目标有利于指战员获取军事情报、调整火力部署，有助于海洋权益的维护与海军战略的实现。基于图像的舰船目标检测技术依据图像特征判定是否存在舰船，同时实现舰船定位。当前我国海域多使用自动识别系统( automatic i-dentification system，AIS) 检测舰船，舰船航行的安全性得到提升，但 AIS 受气候、海杂波等噪声

本文深入探讨了基于深度学习的舰船检测与识别系统网页版，主要采用YOLOv8并融合YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5进行性能对比；详细介绍了研究现状、数据处理、算法基础、模型建立及训练过程，并设计了基于Streamlit的交互式Web界面。该界面支持图像、视频和实时摄像头的舰船检测与识别，允许上传不同的训练模型（YOLOv8/v7/v6/v5）以进行推理预测，并提供了便捷的界面修改功能。文末附有完整的网页设计方案、深度学习模型代码和训练数据集的下载链接。

近年来，随着深度学习和计算机视觉的快速发展，基于卷积神经网络（CNN）的目标检测技术在舰船检测与识别中展现出了强大的潜力。YOLO（You Only Look Once）系列模型以其速度快、检测精度高的特点，已成为舰船检测领域的主流方法之一。本项目基于YOLOv8，构建一个完整的舰船检测与识别系统，能够实时检测和识别舰船，并通过UI界面展示检测结果。随着全球海上活动的日益频繁，实时准确地检测和识别舰船，不仅有助于提高海上交通管理效率，还在国防监控、非法捕捞、海盗预警等方面具有重要意义。✅ 检测精度：98%

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