1. 毕业设计（论文）主要内容：

图像语义分割(Image Semantic Segmentation)，是将图像中的每一个像素(Pixel)按照其在图像中表达语义含义的不同进行分组与分割，从而实现图像理解的基石性技术。本课题拟设计一个基于深度学习的航道行驶环境的语意分割系统，用以实现无人船或自动航行驾驶系统对航道环境中的事物进行分类与识别。在深入研究深度学习原理与图像处理相关算法的基础上，利用Python语言和Tensorflow深度学习框架对航道语意分割系统构建相关模型，采集数据构建用于航道语意分割相关的数据集，并将航道数据集用于语意分割模型的训练与优化，最终实现实时的航道环境语意分析系统。

2. 毕业设计（论文）主要任务及要求

（1）查阅相关文献资料15篇以上（其中近5年外文文献不少于3篇）。

（2）完成开题报告及任务书。

（3）学习图像语义分割领域的相关理论、数字图像处理相关理论和相关编程语言；

3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排

（1）第1－4周：查阅相关文献资料，明确研究内容，了解航道环境语义分割所需理论基础。确定方案，完成开题报告。

（2）第5－6周：熟悉掌握基本理论，完成英文资料的翻译，熟悉相关工具软件的使用。

（3）第7－9周：采集数据，功能模块的实现

4. 主要参考文献

[1] 张学鹏. 基于深度学习的图像语义分割方法研究与实现[d].电子科技大学,2018.

[2] 郭继舜. 面向自动驾驶的语义分割和目标检测技术[d].电子科技大学,2018.

[3] 王若辰. 基于深度学习的目标检测与分割算法研究[d].北京工业大学,2016.