隨著遙感技術(shù)的快速發(fā)展，包括無(wú)人機(jī)、衛(wèi)星等，紅外圖像在船舶檢測(cè)識(shí)別中的作用日益凸顯。相對(duì)于可見光圖像，紅外圖像具有在夜晚和惡劣天氣條件下高效檢測(cè)識(shí)別船舶的天然優(yōu)勢(shì)。近年來，深度學(xué)習(xí)作為一種強(qiáng)大的圖像處理技術(shù)，在紅外船舶檢測(cè)識(shí)別領(lǐng)域取得了顯著進(jìn)展。

目前，廣泛采用了深度學(xué)習(xí)模型，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），用于紅外船舶檢測(cè)識(shí)別。這些模型通過大量標(biāo)注的紅外船舶圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)了高效的船舶檢測(cè)和識(shí)別。研究人員也在不斷探索如何結(jié)合多模態(tài)數(shù)據(jù)、改進(jìn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和提高算法性能，以進(jìn)一步提升紅外船舶檢測(cè)識(shí)別的準(zhǔn)確性和效率。

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