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基于改进Cascade R-CNN的密集港口船舶目标检测算法研究.docx

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基于改进CascadeR-CNN的密集港口船舶目标检测算法研究

一、引言

随着港口物流业的快速发展，船舶目标检测在智能交通和安全监控领域中的重要性日益凸显。传统的船舶目标检测方法常面临诸多挑战，特别是在密集港口环境中，船舶的相互遮挡、尺度变化以及背景复杂等问题使得准确检测变得尤为困难。近年来，深度学习技术在目标检测领域取得了显著的进展，其中CascadeR-CNN算法在多尺度目标检测方面表现出色。本文旨在研究基于改进CascadeR-CNN的密集港口船舶目标检测算法，以提高船舶检测的准确性和效率。

二、相关工作

2.1CascadeR-CNN算法概述

CascadeR-CNN是一种

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