本研究探索了利用深度学习技术提高水上目标识别精度的方法，通过分析图像数据，实现了对复杂水面上各类动态目标的有效检测与分类。
由于水面的高反光性和波纹等边缘特征的影响，传统的水面目标识别算法在实际应用中存在一定的局限性。为此，本段落提出了一种基于深度学习技术的水面目标识别方法。首先收集了大量的目标样本，并对这些样本进行标注处理；接着根据YOLOv3（You Only Look Once v3）算法的基本原理来优化模型参数和网络结构设计；然后利用深度卷积神经网络的方法训练上述标记的目标样本数据集，同时通过增加多样化的环境变化因素来进行数据增强操作，以提高系统的适应性和鲁棒性。此外，在目标检测过程中引入了相位相关性的水岸线识别算法，进一步提升了整个系统的工作效率。
最后阶段是构建一个基于优化后的深度学习模型的水面目标识别应用系统，并利用训练得到的最佳权重文件进行部署实施。实验结果显示该方法具有良好的识别准确率以及较强的环境适应能力，在实际场景中表现优异，对于未来开展相关领域研究提供了有价值的参考依据。
5星
