【摘 要】
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目前车辆检测、人脸识别、行人检测与跟踪、遥感图像检测、无人驾驶等有关计算机视觉的研究已取得了较好的实际应用效果。在国防建设领域,对武器装备进行自动识别的需求逐渐增加。对于海上舰船目标,以往都是借助雷达等设备进行跟踪监测,以及使用卫星遥感图像来侦测识别,但这些方法都无法辨别出具体的舰船类型和舷号,不足以针对性的对某艘舰船进行实时监察与行迹分析等后续任务。因此,依托于当前计算机视觉研究的成果,基于深度
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目前车辆检测、人脸识别、行人检测与跟踪、遥感图像检测、无人驾驶等有关计算机视觉的研究已取得了较好的实际应用效果。在国防建设领域,对武器装备进行自动识别的需求逐渐增加。对于海上舰船目标,以往都是借助雷达等设备进行跟踪监测,以及使用卫星遥感图像来侦测识别,但这些方法都无法辨别出具体的舰船类型和舷号,不足以针对性的对某艘舰船进行实时监察与行迹分析等后续任务。因此,依托于当前计算机视觉研究的成果,基于深度学习对采集的海上视觉数据进行舰船目标和舷号目标的检测有重要的实际作用。舰船检测属于实体目标检测,舷号检测是文本检测的应用,虽然基于深度学习的目标检测和文本检测已经能解决很多问题,但仍存在较多的缺陷,在很多方面还尚有不足。无论是目标检测还是文本检测,都是对图像的特征进行判断处理,因而目标检测与文本检测中存在的难题也是舰船检测与舷号检测需要解决的困难。本文实验使用的舰船图像数据相对较少且分辨率较低,为获得更好的舰船检测和舷号检测结果,本文进行了以下几项主要工作:（1）本文对计算机视觉研究中的目标检测和文本检测两个方向,以及生成对抗网络的研究现状进行了综合概述,从多个方面总结了目标检测和文本检测面临的难题以及可寻求的改进方法。（2）本文根据自主加工标注的舰船图像提出了舰船图像数据增强方法的框架,结合了基础的图像数据增强方法和三种基于生成对抗网络的图像数据增强方法对舰船图像进行了数据扩增,为后续的目标检测等研究做了数据准备工作。（3）本文根据数据增强后的舰船图像数据,基于目前效果较好的目标检测算法训练了舰船检测模型,通过优化网络参数取得了较好的舰船检测效果。（4）本文提出了一种基于图像超分辨率的舷号检测方法,通过对舰船图像进行图像超分辨率处理,使舷号目标以及整个图像的分辨率得到提升,从而使舷号目标的视觉特征得到加强。并在进行图像超分辨处理时,将原图划分成多个小块同时进行,以此降低了超分辨率过程的时间消耗。然后基于文本检测方法进行舷号的检测,并通过优化网络参数,使舷号检测的精度得到明显提升。（5）本文结合了目标检测网络和文本检测网络,搭建了一个用于同时检测舰船目标和舷号目标的双目标检测网络,其检测精度和速度均较为理想。
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