1. 研究目的与意义（文献综述）
随着世界经济与科学技术的快速发展，陆地上的自然资源由于不可再生而日益枯竭，人们开始将目光转向河流、湖泊甚至海洋，这自然而然地引发了一系列的问题，比如水面漂浮物带来的污染，船舶之间的相互碰撞，船舶触礁等。而这些问题的解决都涉及到一个技术，即水面目标的检测方法与研究。这是计算机视觉技术的其中一种，从功能上来看，它可以运用于船舶之间的调度、排查水面的安全隐患、海上无人装备等服务。从应用上来说，它可以运用于水面无人艇系统，水面漂浮物的识别等。
目标检测技术由于在各个领域都具有非常重要的实用价值和深远的研究意义，所以国外其实早已进行了大量的研究，在1996年t.ojala和d.harwood等人提出了lbt(local binary pattern)特征描述子，其具有旋转不变性、计算过程简单和高效等优点。davidlowe等人于1999年提出了sift(scale-invariant feature transform)视觉描述子，这些都是基于模板匹配的检测方法。随后研究人员发现了基于目标结构的检测与识别方法。在2005年navneetdalal和billtriggs等人提出了hog(histogramoforientedgradien)特征描述子。而在2008年pedrofelzenszwalb和davidmcallester等人提出了dpm(deformable partsmodel)模型，其能够较好地处理物体的形变，是一个成功的目标检测算法。而目前主要用的4种基于卷积神经网络的目标检测方法为r-cnn、fastr-cnn、fasterr-cnn、maskr-cnn。而从上世纪末开始，世界各国都已经开始将目标检测运用于实际，比如着手于研发海上无人艇。2002年雷声公司开始研发“斯巴达侦察兵”无人艇项目。2003年以色列研制出一种多用途“保护者”型遥控巡逻艇。2010年美国海军发明了一种反潜跟踪水面无人艇。
国内其实也有很多学者进行了相关方面的研究，哈尔滨工程大学叶铂金等人提出了水面目标特征提取与识别的统计学方法。厦门大学李翠华等人引入了混合高斯背景模型、camshift滤波等检测和跟踪方法。北京航空航天大学宇航学院的黄洁等人提出一种将cnn与svm相结合的舰船目标检测方法。而在实际应用方面，中国科学院北京自动化研究所自行设计并初步实现了一个拥有完全自主知识产权的交通监控原型系统vstart(visualsrvilancestar)。我国对于无人艇的研发起步较晚，发展时间短，但也有了一定的成果。2006年新光公司研发了“xg-2”型水面无人艇。2008年中国天气气象局与新光公司共同研发了“天象一号”无人船气象探测系统。上海大学研制一款能够全自主作业的“精海”系列无人艇。
2. 研究的基本内容与方案
2.1基本内容
按照毕业设计的进度安排，此次研究（设计）分为以下步骤：
图像预处理：在对水面的目标检测过程中，由于存在较大的随机性和不确定性，存在许多干扰目标，所以需要通过对图像的预处理，减少水面杂质、反光、水纹等干扰因素的影响。
3. 研究计划与安排
第1周—第3周 搜集资料，参考文献，撰写开题报告；
第4周—第5周 学习软件相关知识，搜集资料，初步了解滤波、特征提取、建模的相关方法；
第6周—第12周 完成主体程序，撰写论文初稿；
4. 参考文献（12篇以上）
[1]ievgen koliada, helge balk. limitationsof target detection in horizontal acoustic surveys of extremely shallow waterbodies[j]. fisheries research, volume 218, october 2019.
[2]方玲玲.图像分割的活动输廓模型研究[d]苏州大学，2013.
[3]刘茜.水面移动机器人目标检测与定位方法研究[d]沈阳理工大学，2013
