研究背景与核心挑战
我国海域辽阔，海洋资源丰富。舰船作为海上交通以及资源探测的重要工具， 其智能检测与识别研究广泛应用于港口变化监测、交通管理、紧急救援及打击非法活动等领域。
随着高分辨率卫星获取到的遥感影像质量不断提升，目标细节更加丰富， 为舰船目标检测提供了充足的数据支持，但同时也带来了新的技术挑战。
技术难点
- 目标尺度小、特征少且呈现多变性
- 复杂环境背景（云雾、海杂波）干扰
- 卷积神经网络局部上下文特征限制
- 多尺度特征融合权重分配不当
创新方案
- 设计SC-GCT高斯上下文转换模块
- 引入MFAF多尺度特征自适应融合
- 联合空间和通道注意力机制
- 基于YOLOv8框架优化改进
核心优势
- 检测精度达到96.8% mAP
- 相比YOLOv8提升1.3%
- 复杂真实环境稳定性能
- 良好的实用性与泛化性
核心技术模块详解
SC-GCT模块
Spatial and Channel-Gaussian Context Transformer
联合空间和通道注意力机制的高斯上下文转换模块，实现前景目标的可辨识性表达， 有效缓解背景噪声以及相似性目标干扰等问题。
三大核心操作
MFAF模块
Multi-Scale Feature Adaptive Fusion
多尺度特征自适应加权融合方法，通过引入双向路径，有效整合不同层级的特征信息， 充分结合浅层高空间分辨率特征和深层强语义特征。
三大技术改进
实验结果与性能分析
算法性能对比
模块贡献度验证
真实场景验证
应用场景与发展前景
港口变化监测
实时监控港口舰船进出情况，为港口管理和规划提供数据支持
海上交通管理
智能识别海上交通状况，优化航线规划和交通流量控制
紧急救援支持
快速定位海上遇险船只，为海上救援行动提供精准位置信息
海域安全监控
识别可疑船只活动，打击非法捕鱼、走私等违法行为，维护海域安全
技术发展趋势与未来展望
智能化程度提升
深度学习算法持续优化，检测精度和效率不断提高
应用场景扩展
从单一检测向多任务融合发展，支持更复杂的海洋监测需求
实时处理能力
算法优化和硬件升级，实现大规模遥感数据的实时处理