摘要
随着人工智能技术的快速发展，船舶智能航行逐渐成为航运领域的研究热点。
船舶目标检测作为船舶智能航行的关键技术之一，对保障船舶航行安全、提高航运效率具有重要意义。
本文针对船舶智能航行的需求，对可见光图像目标检测方法进行了深入研究与仿真分析。
首先，概述了船舶智能航行和目标检测技术，并分析了可见光图像目标检测方法的研究现状。
其次，详细介绍了基于深度学习的可见光船舶目标检测方法，包括卷积神经网络基础、主流目标检测网络模型以及基于YOLOv5的船舶目标检测方法。
然后，构建了仿真实验环境，并对不同目标检测方法进行了仿真实验，对比分析了不同方法的检测精度、速度和鲁棒性等性能指标。
最后，总结了面向船舶智能航行的可见光图像目标检测方法的研究进展，并展望了未来的研究方向。
关键词：船舶智能航行；目标检测；可见光图像；深度学习；YOLOv5
#1.1船舶智能航行船舶智能航行是指利用人工智能、大数据、物联网等新一代信息技术，实现船舶航行环境感知、航线规划、自主避障、航行决策等功能，最终实现船舶安全、高效、节能、环保航行的目标。
#1.2目标检测目标检测是计算机视觉领域的一项重要任务，其目的是识别图像或视频中感兴趣的目标，并确定其类别和位置信息。
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