水面舰船目标检测识别系统设计
水下目标搜索与识别技术
水下目标搜索与识别技术水下目标搜索与识别系统一样分为光视觉系统和声视觉系统，当距离物体十米之内，一样采纳光视觉系统，当距离物体大于十米以上时那么用声视觉系统。
当前流行的趋势是采纳激光的方式来进行目标搜索与识别。
一．光视觉系统传统的光视觉系统包括水下摄像机、照明等设备用来知足获取光学图像和视频信息等大体的要求。
而此刻的光视觉系统不仅要求知足上述要求，还要求具有对图像和视频信息进行处置、特点提取和分类识别的功能。
总之，只能水下机械人中光视觉系统的使命是：快速、准确德获取水下目标的相关信息，并对信息进行实时处置，将处置结果反馈给运算机，从而指导机械人进行正确的作业。
1.光视觉系统框架水下光视觉系统要紧分为三大块：(1)底层模块:图像搜集系统，包括专用水下CCD感光摄像头和图像搜集卡，这部份属于硬件部份；(2)中层模块：图像处置，包括图像预处置、图像分割、特点提取、依照目标模型进行学习，形成知识库和逻辑推理机制，取得单幅图像的初步明白得和评判。
(3)高层模块：分类是水下目标识别最为核心的技术，也是最终实现部份。
硬件组成光视觉系统硬件包括光视觉运算机、水下CCD摄像头、云台和辅助照明灯。
光视觉运算机完成视觉建模、高层视觉信息处置和明白得、与机械人主控运算机的网络通信，实时监控系统每一个时刻节拍的运行状态与处置参数。
软件体系水下光视觉系统的软件体系涵盖了两个部份：中层模块和高层模块。
中层模块要紧负责图像处置工作(图像处置一样包括图像预处置、图像分割和特点提取三方面)。
高层模块是水下目标识别系统的最终实现部份，一样采纳的是神经网络识别算法进行识别分类。
二．声视觉系统理想的声视觉系统作为智能水下机械人的传感设备，应该具有灵敏度高、空间分辨率高、隐蔽性好、抗干扰能力强、自主调剂和全天候作业等特点，能适合探测弱目标和辨别多目标的需要。
同时它能在比较复杂的人为干扰和自然干扰下，实现对目标的自动识别和跟踪选择。
声视觉系统最终要完成的任务是目标的自动定位、分类识别和对运动目标实现跟踪，而完成这一任务的核心和前提条件是拥有一台高分辨率水声探测设备。
复杂海况下的海上船舶目标检测算法
复杂海况下的海上船舶目标检测算法在浩瀚的海洋中，船舶如同星辰点缀夜空，时而明亮、时而隐没。
面对波涛汹涌的大海，如何准确快速地检测到这些“星辰”，成为航海安全的关键所在。
今天，让我们一同探索复杂海况下海上船舶目标检测算法这一科技领域的璀璨明珠。
首先，我们必须认识到，海上船舶目标检测算法就如同一位经验丰富的船长，在风高浪急的海面上寻找航向。
这位“船长”需要具备敏锐的洞察力，能在茫茫海域中迅速锁定目标。
然而，复杂的海况往往给这位“船长”带来了巨大的挑战。
海浪的翻滚、云雾的缭绕，甚至是夜晚的黑暗，都可能让目标瞬间消失无踪。
在这样的背景下，海上船舶目标检测算法的研究者们就像是一群勇敢的探险家，他们不断深入未知的领域，寻找着破解难题的钥匙。
他们运用雷达、红外、光学等多种传感器，捕捉海上目标的微弱信号。
这些信号在算法的加工下，逐渐变得清晰起来，就像是在浓雾中点亮了一盏盏明灯。
然而，仅仅依靠传感器的信号还远远不够。
海上船舶目标检测算法还需要具备强大的数据处理能力，这就像是给“船长”配备了一台高性能的导航仪。
通过深度学习等先进技术的应用，算法能够从海量的数据中筛选出有用信息，排除干扰，提高检测的准确性和速度。
在这个过程中，研究者们面临着诸多挑战。
例如，如何确保算法在极端天气条件下的稳定性和可靠性？如何避免误报和漏报的情况发生？这些问题就像是海上的暗礁和冰山，时刻考验着“船长”的智慧和勇气。
尽管如此，海上船舶目标检测算法的研究仍在不断取得突破。
一些先进的算法已经能够在复杂的海况下实现高精度的目标检测，它们就像是在黑夜中航行的船只，凭借着精准的导航系统，稳稳地驶向目的地。
当然，我们也必须看到，尽管取得了显著的进步，但海上船舶目标检测算法仍有很大的提升空间。
未来的研究需要更加注重算法的实时性、鲁棒性和泛化能力，以适应更加多样化和复杂化的海况条件。
总之，复杂海况下的海上船舶目标检测算法是一项充满挑战和机遇的研究领域。
它要求研究者具备深厚的理论基础和丰富的实践经验，同时也需要不断地探索和创新。
一种低功耗水下目标识别系统设计
一种低功耗水下目标识别系统设计刘义海;张效民;赵延安;邵剑锋【摘要】In order to satisfy the needs for the new generation passive underwater target recognition system which must be of great ultra - low power for long-time working, real -time working, accuracy, the paper presents a design of hardware platform based on ultra-low power devices MSP430F5438, TMS320VC5509A and large dynamic range preprocessing module. Benefiting from the energy feature and the module maximum feature in some wavelet transform band and shaft frequency feature extracted by a fuzzy model, the whole system holds the capacity of high accuracy while the system is real time working. The results of experiments show that the designed system provides a good performance of low power consumption (less than 70mw when it works in a full speed operation mode), real time computation, and accuracy. The detection and recognition Probability of the system reached 83%, which matches the factors that the new generation passive underwater target recognition system expects, and has a good application prospect.%针对新一代水下长期值更的被动目标识别系统的开发需求,研究并开发了一种低功耗、识别实时、准确的目标识别系统,该系统以低功耗芯片MSP430F5438与TMS320C5509A处理器为核心,配合大动态范围的模拟预处理系统,构建硬件平台,利用目标信号的小波变换域特征和轴频特征,实现了对舰船目标信号的识别和大小船分类；湖上和海上实验识别结果表明设计的系统平均正确检测概率达到83％,满足实际应用要求；由于采用周期性上电识别模式和超低功耗设计理论,设计的系统工作功耗低,识别算法全速运行时仍小于70 mW,满足水下长期值更工作的特殊要求,有很好的开发应用前景.【期刊名称】《计算机测量与控制》【年(卷),期】2012(020)002【总页数】4页(P470-473)【关键词】低功耗系统;目标识别;小波变换;基频;数字信号处理器【作者】刘义海;张效民;赵延安;邵剑锋【作者单位】西北工业大学航海学院,陕西西安710072;西北工业大学航海学院,陕西西安710072;西北工业大学航海学院,陕西西安710072;西北工业大学航海学院,陕西西安710072【正文语种】中文【中图分类】TP181;V240 引言随着水下装备智能化的客观需求急剧增加，对水下自主式无人自动目标识别系统在功能复杂性、算法实时性、可长时间工作性等方面的要求也越来越高。
基于改进YOLOv7的SAR图像舰船目标检测方法
基于改进YOLOv7的SAR图像舰船目标检测方法在现代科技的海洋中，人工智能犹如一艘破浪前行的巨轮，其上的雷达——合成孔径雷达（SAR）技术，则是这艘巨轮上不可或缺的导航系统。
SAR图像以其独特的成像机制和全天候、全天时的观测能力，成为了海洋监控与舰船目标检测的重要工具。
然而，传统的SAR图像舰船目标检测方法往往受限于算法效率和准确性的双重挑战，如同航海者在茫茫大海中寻找灯塔，既需要精准的指引，又需避免误入歧途。
在这样的背景下，基于深度学习的YOLOv7算法应运而生，它如同一位经验丰富的船长，凭借其快速、准确的目标检测能力，在SAR图像舰船目标检测的海域中乘风破浪。
然而，即便是这位“船长”，也面临着复杂海况的考验——SAR图像中的噪声干扰、舰船目标的多样性以及不同尺度下的目标检测问题，都如同暗礁和风暴，威胁着航行的安全。
为了应对这些挑战，研究人员提出了一种基于改进YOLOv7的SAR图像舰船目标检测方法。
这种方法不仅保留了YOLOv7原有的速度优势，更在其基础上进行了针对性的优化。
首先，通过引入注意力机制，使得模型能够更加聚焦于舰船目标的特征，就如同为船长配备了一副能够穿透迷雾的望远镜，使其在复杂的海况中也能洞察目标的细节。
其次，针对SAR图像的特点，对YOLOv7的网络结构进行了调整，增强了模型对噪声的鲁棒性，就如同为船只加固了船体，使其在风浪中更加稳健。
最后，通过多尺度训练策略，提升了模型对不同尺度舰船目标的检测能力，就如同为船长提供了一张详尽的海图，使其能够从容应对各种规模的航行任务。
经过这样的改进后，基于改进YOLOv7的SAR图像舰船目标检测方法如同一艘升级后的探险船，不仅速度更快，而且更加坚固耐用。
在实验中，这种方法展现出了令人瞩目的性能提升：检测准确率显著提高，同时保持了较快的检测速度，充分证明了其在实际应用中的潜力。
然而，尽管取得了显著的进步，我们仍需警惕潜在的风险。
深度学习模型的训练需要大量的数据支持，而SAR图像的获取成本较高，数据的稀缺性可能会成为制约模型性能的瓶颈。
基于深度学习的水面无人清理船目标检测综述
0引言水面无人艇（Unmanned Surface Vehicles ，USV ）作为一种无人操作的水面舰艇，具有体积小、航速快、机动性强、模块化等特点，可用于执行危险以及不适于有人船执行的任务[1]。
其中，水面无人清理船（Unmanned Surface Cleaning Vessels ，USCV ）是水面无人艇的其中一个任务分支。
相较于传统清理水面垃圾需要耗费大量的人力，水面无人清理船的应运而生不仅可以节省人工成本，同时提高清理效率。
目前国内USCV 尚未进行大规模应用，一个重要的原因就是水面目标检测算法性能不足，而精准检测目标是USCV 自主导航、智能避障、高效作业等需求的基础。
如何在保障目标检测速度的前提下提高目标检测的精度以适应复杂的水面场景，以及扩充检测目标的类别，都是水面目标识别中需要解决的问题。
USCV 用于目标检的设备主要有激光雷达和可见光相机，相较于激光雷达造价高、缺少纹理及色彩信息、能耗高等缺陷，可见光相机在目标检测领域的研究更为广泛。
———————————————————————作者简介:沈靖夫（1999-），男，辽宁鞍山人，硕士研究生，研究方向为水面图像处理技术。
基于深度学习的水面无人清理船目标检测综述A Review of Target Detection for Unmanned Surface Cleaning Ships Based on Deep Learning沈靖夫①SHEN Jing-fu ;张元良②ZHANG Yuan-liang ;刘飞跃①LIU Fei-yue ;柳淳①LIU Chun（①江苏海洋大学海洋工程学院，连云港222005；②江苏海洋大学机械工程学院，连云港222005）（①School of Ocean Engineering ，Jiangsu Ocean University ，Lianyungang 222005，China ；②School of Mechanical Engineering ，Jiangsu Ocean University ，Lianyungang 222005，China ）摘要:水面目标识别对水资源环境具有重要意义。
基于深度学习的海面舰船目标识别技术研究
基于深度学习的海面舰船目标识别技术研究随着科技的不断发展，舰船目标识别技术也得到了越来越广泛的应用。
目前，基于深度学习的海面舰船目标识别技术有着较高的准确率和鲁棒性。
本文将介绍这种技术的原理、应用和未来发展方向。
一、深度学习的海面舰船目标识别技术原理深度学习是一种机器学习的方法，其核心理念是通过对大量数据的学习，发掘数据内部的规律和特征，从而实现对新数据的识别和分类。
在海面舰船目标识别中，深度学习可以实现对舰船的自动检测、分类和跟踪。
具体来说，深度学习模型可以分为卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）两类。
其中，CNN是一种用于图像处理的神经网络模型，可以识别出图像中的特征，并进行分类。
在海面舰船目标识别中，CNN可以通过对舰船图像进行卷积操作，提取图像特征，然后通过全连接层进行分类。
而RNN则是一种可以处理序列数据的神经网络模型。
在舰船目标跟踪中，RNN可以通过对时间序列数据的学习，实现对舰船的跟踪和预测。
此外，利用卷积神经网络和循环神经网络的组合，可以实现更加精确和稳定的海面舰船目标识别技术。
二、基于深度学习的海面舰船目标识别技术应用基于深度学习的海面舰船目标识别技术，已经被广泛应用于海事、港口、海事巡逻等领域。
例如，在海事领域，该技术可用于对违法渔船、非法船只等进行识别和打击；在港口领域，该技术可用于对港口内进出口的船只进行识别和追踪；在海事巡逻领域，该技术可用于对海上目标进行监控和管理。
此外，基于深度学习的海面舰船目标识别技术也被应用于海上交通管理、海洋环境监测等区域。
其优良的准确性和稳定性，使得该技术的应用范围不断扩大，未来将有更广泛的应用领域。
三、基于深度学习的海面舰船目标识别技术未来发展方向随着深度学习技术的不断进步和完善，未来基于深度学习的海面舰船目标识别技术将有更广泛的应用和更高的准确性。
《2024年海上船只目标融合探测及态势感知方法研究》范文
《海上船只目标融合探测及态势感知方法研究》篇一一、引言随着全球贸易的日益繁荣和海洋经济的持续发展，海上交通流量不断增大，对海上船只的探测和态势感知技术提出了更高的要求。
准确、及时地获取海上船只信息，对于保障航行安全、提高交通效率、预防海上事故具有重要意义。
本文旨在研究海上船只目标融合探测及态势感知方法，以提高海上交通管理的智能化水平。
二、海上船只目标融合探测技术2.1 多传感器数据融合多传感器数据融合技术是海上船只目标融合探测的核心。
通过集成雷达、红外、可见光、声纳等多种传感器，实现信息互补和优化处理，从而提高探测的准确性和可靠性。
各种传感器获取的数据在中央处理单元中进行融合，形成完整、连续的目标轨迹和状态信息。
2.2 目标检测与跟踪算法目标检测与跟踪算法是融合探测技术的关键。
通过分析传感器数据，提取出潜在的目标信息，并利用算法对目标进行持续跟踪和识别。
现代跟踪算法结合了机器学习和人工智能技术，能够适应复杂多变的海洋环境，提高目标检测的准确性和实时性。
三、态势感知方法研究3.1 动态数据分析动态数据分析是态势感知的基础。
通过对融合探测获得的海上船只数据进行实时分析，提取出目标的运动轨迹、速度、航向等关键信息。
结合海洋气象数据，评估船舶航行的安全性和潜在风险。
3.2 智能决策支持系统智能决策支持系统是态势感知方法的重要环节。
该系统利用人工智能和机器学习技术，对动态数据进行深度分析和挖掘，为决策者提供支持。
系统能够根据船舶的航行状态和环境因素，预测船舶的行动意图和可能的变化趋势，为航行规划、避碰决策等提供依据。
四、方法应用与挑战4.1 方法应用海上船只目标融合探测及态势感知方法的应用，可以显著提高海上交通管理的效率和安全性。
通过实时监测和预测船舶动态，可以提前发现潜在的安全隐患，采取有效的避碰措施，减少海上事故的发生。
同时，该方法还可以为海上搜救、海洋环境保护等提供支持。
4.2 挑战与展望尽管海上船只目标融合探测及态势感知方法取得了显著成果，但仍面临一些挑战。
基于遥感图像的舰船目标检测及特征提取技术
基于遥感图像的舰船目标检测及特征提取技术遥感技术在海洋领域的应用日益广泛，尤其是在海洋航行、海上资源管理和海上安全等领域。
舰船目标检测及特征提取技术是遥感技术的一个重要应用领域，本文将重点介绍这一方面的研究进展，以及未来的发展趋势。
舰船目标检测及特征提取技术是指利用遥感图像中的舰船目标进行识别和分类，并获取船舶相关信息的技术。
传统的舰船目标检测方法主要基于像元或区域的特征提取和分类，其中最常用的是基于像元的检测方法。
但是，这种方法需要进行阈值选取和区域合并等操作，容易受到光照和噪声的影响，精度有限。
因此，近年来，基于深度学习的舰船目标检测方法受到了越来越多的关注。
深度学习是一种通过神经网络来实现特征自动提取和分类的方法，有着较高的准确性和强大的泛化能力。
在舰船目标检测中，深度学习方法主要基于卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）进行目标检测和特征提取。
基于CNN的舰船目标检测方法主要包括两个步骤：图像区域提取和目标分类。
其中图像区域提取方法主要有滑动窗口方法和区域建议方法。
滑动窗口方法是一种基于像素的全局搜索方法，将图像分为相同大小的正方形区域进行分类。
而区域建议方法则是根据预测目标在图像中的位置提出候选区域，然后对这些候选区域进行检测分类。
这两种方法都需要对图像进行多次块处理，计算量大，效率低。
但是，研究表明，通过引入卷积层、池化层、ReLU激活函数等来提高CNN的效率，可以有效地减少计算量和处理时间。
基于RNN的舰船目标检测方法则是针对序列数据的特点进行设计的，主要应用于视频或雷达数据的检测。
这种方法通过循环神经网络的结构来建立时间序列模型，从而提取数据的动态时间特征，进而进行目标检测和识别。
在应用中，RNN可以与CNN结合使用，形成CNN-RNN网络，以实现更好的检测效果。
总体而言，基于深度学习的舰船目标检测方法具有准确率高、泛化能力强、对目标的适应性好等优点，是目前研究的热点和趋势。
多尺度水上船舶目标视觉检测
多尺度水上船舶目标视觉检测黄靖;汤宁;文元桥;郭玉滨;朱立夫;肖长诗【期刊名称】《哈尔滨工业大学学报》【年(卷),期】2024(56)5【摘要】水上交通场景环境复杂,通过普通光学摄像设备获取的水面图像,面临着视觉目标清晰度低、尺度多样化等问题,使得可见光视觉信号里中、小尺度目标检测相对困难。
为服务于各类智慧海事应用,提出了一个旨在提高复杂水域背景下多尺度水上船舶目标检测性能的算法(multi-scale ship object detection,MS-SOD)。
该算法基于当前计算机视觉技术中主流的单阶段目标检测模型框架,在其主干网络中嵌入卷积注意力模块,来优化船舶特征提取能力;在多尺度特征融合网络中引入富含细节信息的浅层特征,并使用跨阶段局部残差结构,来优化多尺度船舶特征的融合机制;同时,使用焦点损失函数,来优化模型的学习过程;并设计自适应锚框聚类算法优化先验锚框,以提高多尺度船舶目标检测能力。
为验证提出算法的有效性和实效性,在构建较大规模水上船舶目标数据集的基础上,开展了广泛实验验证。
结果表明:提出的算法在测试数据集上的检测准确度超过了各主流的对比方法;特别是对于大、中、小各尺度船舶目标的检测精度,相对于主流的YOLOv4算法,提出的算法分别提升了11.3%、6.0%和10.5%。
【总页数】11页(P103-113)【作者】黄靖;汤宁;文元桥;郭玉滨;朱立夫;肖长诗【作者单位】武汉理工大学计算机与人工智能学院;武汉理工大学国家水运安全工程技术研究中心;武汉理工大学智能交通系统研究中心【正文语种】中文【中图分类】TP399【相关文献】1.“引航家”国产智慧船舶交通管理系统——基于环境感知的水上目标检测与跟踪2.基于YOLOv5s的内河航道跨尺度船舶目标检测研究3.多尺度视觉感知融合的显著性目标检测4.融合视觉机制和多尺度特征的小目标检测算法5.基于多尺度视觉感知特征融合的显著目标检测方法因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
光学图像海面舰船目标智能检测与识别方法研究
光学图像海面舰船目标智能检测与识别方法研究一、本文概述随着遥感技术的快速发展，光学图像作为其中的一种重要数据源，广泛应用于海面舰船目标的检测与识别。
光学图像海面舰船目标的智能检测与识别方法研究，不仅有助于提升海洋安全监管的自动化和智能化水平，也对军事侦察、民用船舶监控等领域具有重要意义。
本文旨在探讨和研究基于光学图像的海面舰船目标智能检测与识别的相关技术和方法。
本文将对光学图像海面舰船目标检测与识别的研究背景和意义进行阐述，分析当前国内外的研究现状和发展趋势。
接着，文章将详细介绍基于光学图像的海面舰船目标检测与识别所涉及的关键技术，包括图像预处理、特征提取、目标检测和识别等步骤，并对各种方法的优缺点进行比较分析。
在此基础上，本文将提出一种基于深度学习的海面舰船目标智能检测与识别方法，该方法能够充分利用光学图像中的多尺度、多特征信息，实现对海面舰船目标的快速、准确检测与识别。
文章将详细阐述该方法的实现过程，包括模型的构建、训练、优化和测试等步骤，并通过实验验证该方法的有效性和鲁棒性。
本文将对研究成果进行总结，并对未来研究方向进行展望。
通过本文的研究，旨在为光学图像海面舰船目标智能检测与识别技术的发展提供理论支持和实践指导，推动相关领域的科技进步和应用发展。
二、相关理论和技术随着光学成像技术的不断进步，海面舰船目标的智能检测与识别已成为当前研究的热点。
在这一领域中，涉及的理论和技术众多，主要包括图像处理、机器学习、深度学习等。
图像处理技术是海面舰船目标检测的基础。
常用的图像处理技术包括图像增强、滤波、边缘检测等。
这些技术可以有效地提高图像质量，减少噪声干扰，突出目标特征，为后续的目标识别提供基础。
机器学习算法在舰船目标识别中发挥着重要作用。
通过训练大量的样本数据，机器学习模型可以学习到舰船目标的特征表示，从而实现自动的目标分类和识别。
常见的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）等。
基于深度学习的无人机舰船检测与识别技术研究
基于深度学习的无人机舰船检测与识别技术研究一、引言无人机舰船检测与识别技术是目前深度学习技术在航海领域应用的一个典型案例。
本文将介绍基于深度学习的无人机舰船检测与识别技术的研究现状、方法和应用。
二、研究现状1. 无人机在航海领域的应用无人机作为一种新兴的空中平台，其在航海领域应用日益广泛。
无人机能够通过航拍和实时监测等方式，为船舶管理、救援行动、海上巡逻等提供巨大的帮助。
因此，对无人机舰船检测与识别技术的研究具有重要意义。
2. 深度学习在目标检测与识别领域的应用深度学习作为机器学习的重要分支，在目标检测与识别领域取得了显著的成果。
通过深度卷积神经网络（CNN）等模型的训练和优化，可以实现对舰船进行高效准确的检测与识别。
三、方法1. 数据集的构建无人机舰船检测与识别技术的研究需要大量的舰船图像数据作为训练样本。
可以利用无人机航拍的图像或者公开数据集中的船舶图像构建训练集和测试集。
同时，还需标注每个图像中船舶的位置和类别信息。
2. 深度学习模型的选择针对无人机舰船检测与识别任务，可以选择一种合适的深度学习模型对图像进行分析。
常用的模型包括Faster R-CNN、YOLO（You Only Look Once）和SSD （Single Shot MultiBox Detector）等。
选择模型时需考虑速度和准确度之间的平衡。
3. 数据预处理和增强为提高模型的检测和识别性能，可以对数据进行预处理和增强。
例如，可以对图像进行尺寸调整、直方图均衡化、亮度调整等操作。
此外，还可以通过数据增强技术，如镜像翻转、旋转、剪裁等增加样本的多样性。
4. 模型训练与优化将构建好的数据集输入到深度学习模型中进行训练。
训练的过程中，可以利用反向传播算法和优化器对模型进行更新和优化。
在训练过程中，还需设置适当的学习率和样本批次大小等参数，以提高模型的训练效果。
5. 检测与识别结果的评估训练完深度学习模型后，需要通过测试集对模型进行评估。
舰船目标一维距离像查询识别数据库的设计
引言
高分 辨 雷 达一 维距 离 像 能 够提 供 目标 的纵 向结 构信 息 ， 包含 了 目标 沿距 离 向 强散 射 点 的位 置 分布 、 幅度 、 类 型 等 重 要信 息 ， 无 论 是 在 存储 量 还 是计 算 量 上对 目标 识 别 系 统 的要 求 均 比较低 ， 具 有 易 于 获 取 和处 理 等优 点 ， 可 以作 为 目标识 别 的判定 依 据 。 目前 在 国外 已装 备 有 可用 于 目标 识 别 的 雷 达 ， 即可 在 窄带 搜 索 目标 ， 又 可 用 宽 带信 号 进 行 目标 识别 。 在 国内虽 然 已经 有 许 多学 者对 一 维 距离 像 目 标 识 别技 术 进 行 了深 人 的 研究 ， 并 取 得 了 丰硕 的成 果 ， 但 大 部 分 研 究仍 停 留在 理论 探 索 和实 验 阶段 。 为方 便 总结 海 上 目标 一 维距 离 像 特点 ， 提 高 查 询 判 别 准 确率 ， 初 步 对舰 船 目标 一 维 距 离 像 查 询 识 别 数 据库 进 行 了探 索 。 文章 首 先介 绍数 据 库设 计 中距离 像 长 度 和 中心 矩 特 征计 算 方 法 ， 随后 说 明数 据 库 结 构 ， 最 后 对 数 据 库 性 能 进 行 检 验。 １距离像长度和中心矩特征模型 １ ． １ 目标散 射 中心 电磁 散 射 理论 指 出［ ３ １ ， 雷 达 目标 的 电 磁散 射 特 性 在 频域 内 可 按 照 目标 尺 寸粗 略分 为 三 个 区 域 ： 瑞利区（ 目标 尺 寸 远小 于 雷 达工 作 波长 ） 、 谐振区 （ 目标 尺 寸 与 雷 达 工作 波长 在 同一 数 量 级 ） 和光 学 区 （ 目标尺 寸 远 大于 雷 达工 作 波 长 ） ， 高 分 辨雷 达 工 作频 率 位 于 高频 区 （ 光学区 ） ， 一 般 工 作 波 长 远 小 于 目标 尺寸 ， 这 时 目标 可 近似 为一 组 离散 的散射点 ， 相应 的， 雷达发射信号被 目标 散射点延 时和 幅度调 制后 形成 散 射 点 子 回波 ， 目标 回波 为 各 散射 点 子 回波 的 向量 和 。 而 在高频区（ 光学 区 ） ， 目标 总 的 电磁 散 射 特性 可 以认 为 是 由某 些局 部 位置上的电磁散射所合成的， 这些局部性 的散射源通常被称为等效 多散 射 中 心 ， 或简 称 多散 射 中心 。这 样 ， 雷 达 目标 可 以模 型 化 为各 自独 立 的散 射 中心 的集 合 ， 成 为 目标 散 射 中心 模 型 。散 射 中心 反 映 了 目标 的大 小 、 结构 、 几 何形 状 、 材料 等 ， 因 此 可 以通 过 提 取 高频 区 的散 射 中心 模 型来 获 取 目标 结 构 的精 细 描 述 。在 高 频 区 ， 散 射 中心 通 常可 以分 为 如 下 几类 Ｉ 引 ： 镜 面散 射 中心 、 边缘散射中心 、 尖 顶 散 射 中心 、 凹腔体 、 行波 与 蠕动 波 、 天 线 型散 射等 。 １ ． ２距 离像 长 度特 征 提取 舰船 目标通常为长条形 ，当舰船与雷达径 向角度为 ０度时 ， 舰 船 目标在 雷 达 径 向上 的投 影 长度 主 要 是舰 船 长度 的 投影 。 这 里采 用 门限 检波 法 得 到 的距 离像 长 度特 征 。 假设 目标的一维距离像为 ｘ （ ｎ ） ， 距离像检测门限为 Ｔ ， 噪声功率 为Ｂ ｚ 则可令 ：
《2024年海上船只目标融合探测及态势感知方法研究》范文
《海上船只目标融合探测及态势感知方法研究》篇一一、引言随着全球经济的不断发展和海洋资源的日益开发，海上船只的数量与日俱增，导致海况愈发复杂。
在这样的大背景下，如何提高海上船只目标探测的准确性和时效性，并有效进行态势感知，成为当前海洋科学研究的重要课题。
本文旨在研究海上船只目标融合探测及态势感知方法，以期为提升海上交通安全、环境保护和资源开发等提供技术支持。
二、海上船只目标融合探测技术研究1. 多源信息融合技术多源信息融合技术是海上船只目标融合探测的核心。
通过整合雷达、声纳、光学等多种传感器获取的信息，可以实现对海上船只的全方位、多角度探测。
此外，还可以结合卫星遥感、航道监测系统等手段，进一步扩大探测范围和提高探测精度。
2. 目标识别与跟踪技术目标识别与跟踪技术是提高海上船只目标探测准确性的关键。
通过采用机器学习、深度学习等人工智能技术，可以对探测到的船只目标进行自动识别和跟踪。
同时，结合动态目标识别算法和航迹预测技术，可以实现对目标的实时跟踪和预测。
三、态势感知方法研究1. 航道态势感知航道态势感知是通过对航道内船只的实时监测和数据分析，掌握航道内的交通状况和动态变化。
通过建立航道态势感知系统，可以实现对航道内船只的实时监控和预警，提高航道运行的安全性和效率。
2. 区域态势感知区域态势感知是对一定区域内的海上船只进行实时监测和综合分析，以掌握该区域的海洋环境、气象条件、船舶活动等信息。
通过结合多源信息融合技术和大数据分析技术，可以实现对区域态势的实时感知和预测。
此外，还可以利用物联网技术和云计算平台，实现区域态势感知信息的共享和协同处理。
四、方法实施与应用针对海上船只目标融合探测及态势感知方法的应用，可采取以下措施：1. 建立融合探测系统建立多源信息融合的探测系统，整合雷达、声纳、光学等多种传感器，实现对海上船只的全方位、多角度探测。
同时，结合卫星遥感、航道监测系统等手段，提高探测范围和精度。
2. 开发目标识别与跟踪算法采用机器学习、深度学习等人工智能技术，开发目标识别与跟踪算法。
船舶自动导航中基于机器视觉的目标检测与跟踪研究
船舶自动导航中基于机器视觉的目标检测与跟踪研究当今航行领域，船舶自动导航系统的发展已经成为现代航海技术的核心组成部分。
船舶自动导航系统的目标是提高船舶的导航安全性和效率，减轻船舶操舵人员的负担。
在自动导航系统的诸多技术中，基于机器视觉的目标检测与跟踪技术具有重要的意义。
本文将重点探讨船舶自动导航中基于机器视觉的目标检测与跟踪的研究进展。
首先，船舶自动导航中的目标检测是指识别水上物体，如其他船只、浮标、岛屿等。
准确的目标检测对于自动导航系统具有至关重要的作用。
机器视觉技术是实现目标检测的重要手段之一。
目前，基于机器视觉的目标检测在船舶自动导航中已经得到广泛应用。
通过利用摄像机等传感器设备，结合图像处理算法和机器学习技术，可以实时检测水上物体的位置、形状和大小等特征，从而提供给自动导航系统进行相应的决策和控制。
常用的目标检测算法包括基于特征的方法（如Haar特征和HOG特征）、基于深度学习的方法（如卷积神经网络）以及基于机器学习的方法（如支持向量机和随机森林算法）。
这些算法的引入使得船舶自动导航系统能够快速、高效地检测水上物体，提高导航的安全性和可靠性。
其次，船舶自动导航中的目标跟踪是指对检测到的目标进行轨迹跟踪，实时追踪目标的位置和运动状态。
目标跟踪的研究对于提高船舶自动导航的精度和稳定性至关重要。
在基于机器视觉的目标跟踪研究中，常用的方法包括基于区域的追踪器（如均值平移和卡尔曼滤波器）和基于深度学习的方法（如多目标追踪器和长短时记忆网络）。
这些方法能够根据目标的特征和运动信息，实时跟踪目标的位置和状态。
通过不断优化目标跟踪算法，可以提高船舶自动导航系统的控制性能，从而更好地适应复杂的航行环境。
此外，机器视觉的目标检测与跟踪技术在船舶自动导航中还存在着一些挑战。
首先是环境因素的干扰。
在海上航行中，天气、光照等因素可能对图像信息的获取和处理带来干扰，影响目标检测与跟踪的准确性和鲁棒性。
其次是船舶自身的运动和震动。
基于不变距的舰船目标识别
红外 图像 中 的 自动 目标 识 别技 术 是 红外 探 测
与成像 制导 中 的关 键技 术 之 一 ， 通 过 对 图像 进 行 它
通 过外场采集大 量的海上舰船 红外 图像 ， 建立 了
红 外 图像库 ． 这些 红 外 图像 分 析 发现 ， 对 舰船 本 身行 进 速度较平稳 ， 在海 天 背景 不 复杂 的情 况 下 ， 行进 对
基 于 不 变 距 的 舰 船 目标 识 别
基于机器学习的船舶目标检测与识别技术研究
基于机器学习的船舶目标检测与识别技术研究摘要：船舶目标检测与识别对于海上交通管理、海洋环境保护等领域具有重要意义。
本文基于机器学习的方法，研究了船舶目标检测与识别的技术。
首先，回顾了相关的研究现状和发展动态；然后，介绍了机器学习在船舶目标检测与识别中的应用；接着，讨论了机器学习技术在船舶目标检测与识别中的挑战与解决方案；最后，展望了未来可进一步发展的研究方向。
1. 引言船舶目标检测与识别技术是计算机视觉领域的重要研究方向之一。
随着人工智能和机器学习的迅速发展，相关算法在船舶目标检测与识别中的应用也越来越广泛。
船舶目标检测与识别技术的研究成果对于提高海事安全、保护海洋环境以及促进海上交通管理等方面具有积极意义。
2. 机器学习在船舶目标检测与识别中的应用机器学习作为一种强大的数据处理和分析工具，在船舶目标检测与识别中发挥着重要作用。
针对船舶目标的特点，研究者们探索并应用了各种机器学习算法，如支持向量机、随机森林、深度学习等。
2.1 支持向量机支持向量机是一种监督学习算法，它可以用于分类和回归问题。
研究者们通过构建适当的特征向量，并结合支持向量机的分类模型，实现对船舶目标的检测与识别。
支持向量机在船舶目标检测与识别中表现出较好的性能和鲁棒性。
2.2 随机森林随机森林是一种集成学习方法，它由多个决策树组成。
研究者们通过构建多个决策树，并利用这些决策树的投票机制，实现对船舶目标的检测与识别。
随机森林在船舶目标检测与识别中具有较好的准确性和复杂度可控性。
2.3 深度学习深度学习是机器学习的一个重要分支，它模拟人脑神经网络的结构和工作方式，并通过多层次的非线性变换实现对数据的建模和抽象。
深度学习在船舶目标检测与识别中具有良好的性能，它可以通过大量的数据训练获得高精度的模型。
3. 机器学习技术在船舶目标检测与识别中的挑战与解决方案在船舶目标检测与识别技术的研究过程中，研究者们面临着一些挑战，如船舶目标的复杂形态、图像质量不佳、遮挡等。
海洋舰船目标红外检测技术研究
海洋舰船目标红外检测技术研究近年来，随着海洋事务的不断发展和海洋资源的广泛开发利用，海洋舰船的安全问题日益凸显。
在海上，舰船的目标红外检测技术成为一项重要的研究课题。
本文将从以下几个方面对海洋舰船目标红外检测技术进行深入探讨。
一、海洋舰船目标红外检测技术的意义海洋舰船目标红外检测技术作为一种无接触的检测手段，具有高精度、高分辨率和实时性强的特点，能够在夜间或恶劣天气条件下进行目标侦测与跟踪。
这对于提高海洋舰船的安全性能、减少事故的发生具有重要意义。
因此，研究和应用海洋舰船目标红外检测技术具有重要的现实意义和深远的发展前景。
二、海洋舰船目标红外检测技术的原理海洋舰船目标红外检测技术主要利用舰船目标向外辐射的红外辐射能量进行侦测。
红外辐射能量与目标的温度成正比，通过检测目标的红外辐射能量变化，可以对目标的位置、形状和温度进行识别与分析。
常用的红外检测技术包括热成像技术和红外光谱技术。
热成像技术通过红外探测器感应目标的红外辐射能量并生成热像，通过对热像的处理和分析，可以检测目标的位置和温度。
红外光谱技术则通过分析目标辐射出的不同波长的红外光谱信息，进一步提取目标的化学成分及其他特征。
三、海洋舰船目标红外检测技术的应用海洋舰船目标红外检测技术广泛应用于军事、安防、海洋资源勘探等领域。
在军事方面，红外检测技术能够有效识别和追踪舰船目标，为作战指挥提供重要依据。
在安防领域，红外监控系统可以实时监测舰船周边的动态情况，提前发现潜在威胁。
在海洋资源勘探中，红外检测技术能够通过对海洋中舰船目标周围温度变化的分析，辅助发现潜在的油气资源。
四、海洋舰船目标红外检测技术的挑战与前景尽管海洋舰船目标红外检测技术在一定程度上已经取得了较好的效果，但目前仍面临一些挑战。
首先，随着舰船目标的多样化和复杂化，红外检测技术需要进一步提高分辨率和灵敏度。
其次，由于海洋环境的复杂性，如海雾、海浪等干扰因素，对目标红外检测的性能和稳定性提出了更高的要求。
水面运动目标跟踪与识别技术研究
水面运动目标跟踪与识别技术研究水面运动一直是人们喜爱的运动项目之一，如冲浪、皮划艇、水上滑板等。
在这些水上运动中，人体是最主要的目标，其它如船只、浮标、浮筒等也属于运动场景中的次要目标。
本文将重点探究水面运动中目标跟踪与识别技术的研究现状及未来发展方向。
一、水面运动场景的挑战水面运动场景与陆地不同，在水面上往往存在着波浪、洋流等复杂的背景干扰。
同时，水面运动运动员往往会在水中汇聚、起伏、反射等非规则的水流中运动，这样的场景使得目标跟踪与识别的难度提高。
如果将水面运动的采集场景投影到视频目标跟踪领域，可以发现其中的一些共同点：高速移动物体、旋转运动、尺度变化等视频跟踪中常见的问题，如何克服这些问题，是水面运动目标跟踪与识别技术研究中的关键。
二、水面运动目标跟踪技术研究现状目前的水面运动目标跟踪技术主要集中于目标跟踪算法的研究。
跟踪算法根据运动状态，依次完成目标检测、位置估计、跟踪更新等步骤，最终实现对运动目标的跟踪。
常用的跟踪算法包括卡尔曼滤波、粒子滤波、神经网络等。
卡尔曼滤波是一种经典的线性滤波算法，可以对系统的状态变化进行预测，因此在飞行器、导弹等需要精确跟踪的应用场景被广泛应用。
粒子滤波则可以用来处理一些非线性、非高斯分布的情况，并且可以通过“粒子重采样”的方式较好地维护样本数量和效度，但是粒子滤波的计算量较大。
神经网络则可以从大量数据中学习目标的运动规律和特征，能够应对场景变化较快的情况。
不过模型的训练和计算资源需求颇高，目前还没有普及到水面运动目标跟踪的实际应用中。
三、水面运动目标识别技术研究现状水面运动目标跟踪的最终目标是为运动员提供个体化的训练建议和实时反馈，对于识别运动员的动作和动作姿态具有很高的要求。
近年来，水面运动目标识别也开始受到研究人员的关注，以提升对运动员的识别与分析效果。
目前，具有代表性的水面运动目标识别研究成果主要包括基于传统图像处理方法和深度学习方法两类。
传统图像处理方法主要通过分类、拟合等手段对图像进行重构和识别，其优点是计算量相对小且易于解释。
基于机器学习的船舶目标检测与跟踪算法
基于机器学习的船舶目标检测与跟踪算法船舶目标检测与跟踪是海上交通管理、安全监控以及海洋资源调查等领域的关键技术之一。
随着计算机视觉和机器学习的快速发展，基于机器学习的船舶目标检测与跟踪算法在实际应用中取得了显著的成果。
本文将介绍基于机器学习的船舶目标检测与跟踪算法的原理、方法和近期的研究进展。
首先，我们需要了解船舶目标检测与跟踪算法的原理。
通常，船舶目标检测与跟踪算法分为两个步骤：目标检测和目标跟踪。
目标检测是在给定图像或视频中确定船舶目标的位置和边界框。
通常使用的机器学习算法包括卷积神经网络（CNN）和支持向量机（SVM）等。
目标跟踪是在连续的图像帧中跟踪船舶目标的位置和运动。
常用的跟踪算法包括卡尔曼滤波器和基于深度学习的相关滤波器等。
其次，我们将介绍一些常用的基于机器学习的船舶目标检测算法。
其中，卷积神经网络是目前最常用的方法之一。
卷积神经网络通过学习大量的船舶目标图像，可以通过卷积和池化等操作，提取图像中的特征，并最终识别船舶目标。
此外，还有一些基于区域提议网络（R-CNN）和单阶段检测器（SSD）等方法，它们可以更有效地在图像中定位和检测船舶目标。
在船舶目标跟踪方面，相关滤波器是一个常用的方法。
相关滤波器首先通过学习船舶目标的样本特征，然后在连续的图像帧中通过特征匹配来实现目标跟踪。
此外，还有一些使用循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）等方法来处理目标跟踪问题。
这些方法可以捕捉目标在时间上的连续性，并对目标的运动进行建模，从而提高跟踪的准确性和稳定性。
近年来，一些深度学习的进展进一步改进了船舶目标检测与跟踪算法。
例如，将多尺度信息加入卷积神经网络中，可以提高检测算法对不同尺度船舶目标的准确性。
此外，引入注意力机制和时空注意力机制等技术，可以提高跟踪算法对目标区域的关注度，并减少误判。
同时，数据增强、迁移学习和集成学习等方法也被广泛运用以提高算法性能。
总结起来，基于机器学习的船舶目标检测与跟踪算法在海上交通管理和安全监控中具有重要意义。
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水面舰船目标检测识别系统设计
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在我国近海岸输油、气管道常常会因为不明船只在附近施工、作业或抛锚等危险行为而造成破坏，为了更好的保护海底管道，因而需要在沿管道附近的水域建立一套安防系统，检测过往船只航行状态，对危险目标进行实时预警，并把报警信息实时传送给上位机系统进行处理，以便安防管理人员快速响应报警情况，从而有效保护海底管道的安全。
目前，国内外有许多使用图像和视频的方法来检测舰船，但在功耗、硬件实现等方面受到制约。
鉴于此，通过结合水声技术，提出了采用水声与雷达、视频联合自动监测方案，利用水声被动测量可长期工作的特点，实现对海管沿线水面、水下目标的前期声学预警，再利用岸基雷达的短期主动扫描，获取水面可疑目标的准确参数，而视频监测设备则用于雷达近端监测盲区的补充测量，以实现对海底管道附近水域进行全天候无死角的全方位监测。
文中主要论述水声监测分系统的信号处理软硬件设计，即基于浮标的海上舰船目标预警系统设计。
其
主要功能包括：实现海上目标声学监测和自动识别，判断目标有无及目标状态;根据船只航行和作业等不同的频谱特性判断监测点附近是否有船只长时间停留或作业等危险存在;如有危险存在，通过北斗数据传输设备向指控中心机房传送报警信息。
此外该预警系统还具有位置、电池电压等信息读取和发送功能以及对北斗模块的控制功能。
舰船目标检测及识别分系统结合其它的监测系统，可有效降低海管被外部不明船只在附近施工、作业或抛锚等危险行为造成破坏的风险，具有明显的经济效益和社会意义。
1 系统总体设计
舰船目标检测及识别系统的设计思想是由浮标系统阵来完成对目标信号的初步监测，并将结果以无线通信的方式上传至岸基显控系统，岸基系统对结果进行评估，以决定是否开启雷达扫描。
系统工作原理为：首先在海上沿管道走向布放浮标阵，每个浮标上安装水听器，通过将水听器接收到的声信号传送到信号处理系统(模拟和数字)处理，实现对目标信号的检测和识别，当发现危险目标时通过北斗模块上传报警信息。
整个系统由基阵、浮标系统、显控系统3 部分组成。
2 系统硬件设计
信号处理机设计
信号处理机是舰船目标检测及识别系统的一个重要组成部分，其的主要功能包括：进行信号的实时采集、处理，并完成目标的检测和作业状态识别;在设定时间开启北斗模块电源，完成电池电压测量，并将电压信息、北斗位置信息以及报警信息等传回; 定时或在收到新指令时关闭北斗模块电源;通过串口(或其它)可对工作中的设备在线调整识别门限、选择识别准则，以保证设备工作的状态最佳。
根据上述功能要求，硬件系统框图。
DSP 与FPGA 外设接口设计
TMS320C5535 提供的外设接口有两个SD 外设、4 个I2SBusTM 模块、一个具有多达4 种芯片选择的SPI 接口、一个I2C 接口、一个通用异步收发器(UART) 以及多达20 个通用I/O (GPIO) 引脚(与其他器件功能多路复用)。
对于本系统，DSP 通过FPGA 与外设进行数据的交互，而DSP 接口多为串行接口与FPGA 连接方便扩展。
包括DSP 给FPGA 进行参数设定和将FPGA 完成简单处理的数据传送给DSP。
DSP 与FPGA 的外部接口电路。
本次设计在DSP 提供的众多外设IO 中，我们最主要用到了UART 接口、I2S 接口以及GPIO 来与FPGA 进行交互。
其中，
UART 接口用来与北斗模块进行基于RS232 的串口通信;I2S 接口用来与FPGA 进行数据交互;GPIO 则用来控制北斗模块电源的开关以及AGC 增益的输出。
其他没有用到的GPIO 引脚都将它连至FPGA 的IO 上，方便系统以后的扩展与修改。
而SPI 接口和I2C 接口作为片外存储器接口，也通过零电阻连至FPGA，在不使用时不焊接零电阻即可，增加了系统的灵活性与扩展性。
3 LOFAR 分析
利用高阶统计量可以证明舰船辐射噪声信号是非平稳、非高斯的。
因此，单纯地依靠时域或频谱分析方法来提取辐射噪声的特征在很多时候可能会掩盖目标的某些局部时频特征。
而且由于舰船噪声主要集中于低频端，轴频及其倍频等低频端谱特征可能淹没在海洋噪声背景中，而无法直接获取。
LOFAR 谱图是根据水声目标辐射噪声的局部平稳特性，通过信号短时傅立叶变换获得的时变功率谱在时间、频率平面上投影形成的，反映了信号的非平稳特性，能够提取信号中的线谱分布特征。
LOFAR 谱图分析实际上就是短时傅立叶后，在频谱图上进行目标检测的一种方法。
对舰船目标进行LOFAR 谱图分析时，一个关键问题就是如何进行数
据的分段处理。
数据的分段大小与需要进行的任务密切相关，当需要进行目标的种类或者更精细的目标特征分析时，希望LOFAR 谱图的分辨率越高越好，但是分辨率高需要付出较高的硬件代价。
如果仅仅是检测目标大小或者有无目标，LOFAR 图的频率分辨率可以适当降低以适应相应的硬件条件。
4 系统软件设计
软件总体设计
舰船目标检测及识别系统的硬件构成是DSP+FPGA 的经典方式，因此，系统软件也由两大部分组成，即FPGA 的软件设计和DSP 的软件设计。
FPGA 负责数据的AD 采集与预处理。
DSP 则负责系统的数据流程控制、信号处理算法的实时实现，以及与上位机的通信交互。
舰船目标检测及识别系统的程序流程图。
基于线谱的目标检测及识别
线谱特征是运动舰船的固有特征，通过检测舰船的线谱特征可以进行有无运动舰船的判别及其目标状态的识别。
给出了基于线谱的目标检测及识别流程图。
通过舰船线谱特征，首先通过检测线谱幅度，判断是否有目标出现，然后根据线谱的数目和频率，进一步区别不同的目标，最后通过目标出现时间和目标消失
的时间，判断目标船只是否停航抛锚、作业等危险情况，或是目标船只航行远离监测区域。
5 试验结果分析
为了验证LOFAR 方法的检测性能，进行了湖上试验验证。
在试验中，湖况为三级，并将接收系统置于位于湖中的测量船上，接收水听器入水4 m，接收系统的放大倍数2 500倍，接收频带50 Hz～5 kHz。
目标船从A 点启动，沿AB 段规划路径航行。
对该段航行的水声数据进行短时傅立叶分析，得到其LOFAR 图所示。
在250 Hz 以下，主要表现为连续谱噪声，而从250 Hz到800 Hz，辐射噪声以线谱为主，比较明显的线谱有10 余根常，随着目标接近，线谱的越来越大，随着目标渐远，线谱也慢慢消失。
目标船从B 点转弯，沿BD 段规划路径航行，在C 点停车。
整个航行过程的LOFAR 图所示，其辐射噪声的频率分布清晰可见，由于目标船在航行点(C 点)停车，图示可知，在约1 010 秒附近，舰船辐射噪声突然消失，尤其是线谱，其主要线谱变成6 根，通过AB 段航行辐射噪声与C 停车的线谱对比分析，线谱的频率不完全一致，说明舰船的速度有急剧变化，由此可判断A 点到D 点航行过程中，C 点停车。
目标船从D 点加速、转弯，沿DF 段规划路径航行，在约
2 km 处的E 点停车。
目标船的加速。
由LOFAR 图可以明显看出，目标船开始航行进行了比较大加速、转弯，其线谱变成一条连续变化的曲线。
综上所述，通过对研制样机的试验，基于LOFAR 的目标线谱检测和状态识别系统能够很好的反应目标船的运动状态和距离，通过海上现场调试、试验和运行，系统运行状态良好，稳定、可靠，最终本系统通过了工程验收。
6 结束语
系统样机首先通过湖上试验，通过LOFAR 分析，能够很好检测目标船只，并判断目标的运动状态，随后在海上进行了系统联调，经过多次测试，能较好的检测和识别目标船只的航行状态，并对危险情况实时上传海岸监控中心，系统检测概率达到90%以上，现场实际应用效果良好，系统运行稳定、可靠，系统经测试功耗约150 mW，可以长时间工作，满足系统技术设计要求，并通过了最后工程验收，具有较高的工程应用价值。
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