Resumen

Presentamos un estudio sobre la detección de objetos marinos basado en enfoques de redes neuronales profundas, que son enfoques de vanguardia para el desarrollo de la navegación autónoma de buques, la vigilancia marítima, la gestión del transporte marítimo y otras aplicaciones de sistemas de transporte inteligentes en el futuro. La tarea fundamental de la vigilancia del transporte marítimo y la navegación autónoma de buques es construir un sistema de percepción visual alcanzable que requiera una alta eficiencia y una alta precisión en la detección de objetos marinos. Por lo tanto, es necesario resumir los algoritmos de alto rendimiento basados en el aprendizaje profundo y los conjuntos de datos de alta calidad relacionados con la navegación marítima. Este estudio se centra en resumir los métodos y escenarios de aplicación de la detección de objetos marítimos, analiza las características de diferentes conjuntos de datos relacionados con el mar, destaca la aplicación de detección marina del modelo de la serie YOLO y también analiza las limitaciones actuales de la detección de objetos basada en el aprendizaje profundo y las posibles direcciones de avance. El entrenamiento de redes neuronales industrializadas a gran escala y en múltiples escenarios es un eslabón indispensable para resolver la aplicación práctica de la detección de objetos marinos. Debe proponerse un conjunto de datos de verificación de objetos marinos a gran escala ampliamente aceptado y estandarizado.

• Materias:Infraestructura de transportes Ingeniería del transporte Accidentes de transito Seguridad del transporte Planificación de ruta
• Subjects:Transport infrastructure Transport engineering Traffic accidents Transport safety Path planning
• Palabras claves:detección de objetos marinos, navegación autónoma de barcos, aprendizaje profundo, enfoques de redes neuronales profundas, conjunto de datos de verificación de objetos marinos, otras aplicaciones de sistemas de transporte inteligentes, sistema de percepción visual alcanzable, modelo de la serie yolo, aplicación de detección marina, detección de objetos marítimos
• Keywords:marine object detection, autonomous ship navigation, deep learning, deep neural network approaches, marine object verification dataset, other intelligent transportation system applications, reachable visual perception system, yolo series model, marine detection application, maritime object detection