摘要
船舶跟踪作为目标跟踪领域的重要分支，在海上交通管理、渔业监管、安全巡逻等方面发挥着至关重要的作用。
尤其在繁忙水域，船舶密度大、航行环境复杂，对船舶跟踪算法的鲁棒性和准确性提出了更高要求。
传统的船舶跟踪方法大多依赖于人工设计的特征和复杂的跟踪模型，难以适应繁忙水域多变的环境和目标的复杂运动。
近年来，深度学习技术以其强大的特征学习和表达能力，为船舶跟踪提供了新的解决方案。
深度卷积神经网络(DCNN)作为深度学习的代表性算法，能够自动学习图像深层抽象特征，在目标检测、图像分类等领域取得了突破性进展。
将DCNN应用于船舶跟踪，可以有效提高算法对复杂环境和目标变化的适应性，具有重要的研究意义和应用价值。
本文针对繁忙水域中船舶跟踪面临的挑战，对基于深度卷积神经网络的船舶跟踪方法进行深入研究。
首先，概述了船舶跟踪的研究背景和意义，分析了传统船舶跟踪方法的局限性，并介绍了深度学习在目标跟踪领域的应用现状。
然后，重点阐述了深度卷积神经网络的基本原理、发展历程以及在目标跟踪中的应用。
接着，详细介绍了本文提出的基于深度卷积神经网络的船舶跟踪算法，包括网络结构设计、训练数据构建、网络训练和参数优化等关键技术。
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