摘要
舰船检测与识别作为遥感图像解译领域的重要应用之一，在海洋安全、渔业管理、海上交通等方面发挥着至关重要的作用。
传统的舰船检测与识别方法通常依赖于人工设计的特征，存在着识别精度低、鲁棒性差等问题。
近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于卷积神经网络的舰船检测与识别方法取得了显著进展，成为了该领域的研究热点。
本文首先介绍了舰船检测与识别的研究背景和意义，并对卷积神经网络的基本原理进行了概述。
然后，对基于卷积神经网络的遥感图像舰船检测与识别方法进行了综述，分别从舰船检测、舰船识别和舰船检测与识别一体化方法三个方面进行了详细介绍，并对各种方法的优缺点进行了比较分析。
最后，对该领域未来的发展趋势进行了展望。
关键词：舰船检测；舰船识别；卷积神经网络；遥感图像；深度学习
1.1舰船检测与识别
舰船检测与识别是指利用计算机技术，从遥感图像中自动识别出舰船目标，并提取其位置、尺寸、类别等信息的任务。
它是海洋遥感领域的重要研究方向之一，其研究成果可广泛应用于海上交通管控、渔业资源监测、海洋环境保护等领域。
1.2卷积神经网络
卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一种深度学习模型，其核心思想是利用卷积层提取图像的局部特征，并通过池化层降低特征维度，最终通过全连接层实现图像分类或目标检测等任务。
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