基于CNN和SVM的船舶识别方法研究与实现文献综述

船舶识别是海洋surveillance、海上交通管理和渔业监管等领域的一项关键技术。

传统的船舶识别方法通常依赖于人工提取特征，效率低下且识别精度有限。

近年来，深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN）的快速发展为船舶识别提供了新的解决方案。

CNN具有强大的特征提取能力，能够自动学习图像中的复杂特征表示，显著提高了识别精度。

同时，支持向量机（SVM）作为一种经典的机器学习算法，在处理高维数据和非线性分类问题方面表现出色。

因此，将CNN与SVM相结合，利用CNN提取船舶图像的深度特征，并结合SVM的分类优势，成为船舶识别领域的研究热点。

本文综述了基于CNN和SVM的船舶识别方法研究现状，首先介绍了CNN和SVM的基本原理以及它们在图像识别中的应用，然后详细分析了不同CNN-SVM船舶识别模型的构建方法、优缺点和适用场景，最后总结了该领域面临的挑战并展望了未来的研究方向。

关键词：船舶识别；卷积神经网络；支持向量机；深度学习；特征提取

随着全球航运业的快速发展，船舶数量急剧增加，海上交通环境日益复杂，对船舶识别的准确性和实时性提出了更高的要求。

船舶识别是指利用船舶的雷达、光电、AIS等传感器信息，对船舶目标进行检测、跟踪和分类，最终确定船舶身份的过程。