摘要
船舶识别作为海洋surveillance的关键技术之一，在维护海洋权益、保障海上交通安全等方面发挥着至关重要的作用。
传统的船舶识别方法依赖于人工提取特征，存在识别精度低、鲁棒性差等问题。
近年来，深度学习技术的快速发展为船舶识别提供了新的解决方案。
本文首先介绍了船舶识别的研究背景和意义，以及卷积神经网络（CNN）和支持向量机（SVM）的基本原理。
然后，重点阐述了基于CNN和SVM的船舶识别方法，包括船舶图像预处理、基于CNN的船舶特征提取和基于SVM的船舶分类识别。
最后，总结了该领域的研究现状和发展趋势，并展望了未来的研究方向。
关键词：船舶识别；卷积神经网络；支持向量机；特征提取；目标识别
随着全球经济一体化和海洋战略的深入推进，海上交通运输、渔业生产、海洋资源开发等活动日益频繁，船舶流量急剧增加，对船舶的识别和管理提出了更高的要求。
船舶识别是指利用传感器获取船舶信息，通过特征提取和分类识别技术确定船舶类型、身份等信息的过程，是实现海上交通管理、渔业监管、海上搜救等任务的重要基础。
传统的船舶识别方法主要依赖于人工设计的特征，如船舶的几何形状、纹理特征、颜色特征等。
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