無(wú)人艇具有高智能、低成本、耐單調(diào)、可執(zhí)行危險(xiǎn)任務(wù)和不會(huì)造成人員傷亡等優(yōu)點(diǎn),在海事監(jiān)管、地質(zhì)調(diào)查、環(huán)境監(jiān)測(cè)、軍事任務(wù)和水文調(diào)查等領(lǐng)域均具有廣闊的應(yīng)用前景。然而,無(wú)人艇在如何適應(yīng)復(fù)雜海洋環(huán)境和執(zhí)行多元化任務(wù)方面,仍面臨著諸多挑戰(zhàn)。近年來(lái),以深度學(xué)習(xí)為代表的人工智能技術(shù)迅速發(fā)展,并被應(yīng)用于無(wú)人艇的研發(fā)中。論文從歸納無(wú)人艇自主化所需具備的能力入手,簡(jiǎn)要回顧了深度學(xué)習(xí)的代表性技術(shù),闡述了深度學(xué)習(xí)在無(wú)人艇多源感知、智能分析、動(dòng)態(tài)決策以及精準(zhǔn)控制等方面的應(yīng)用前景,同時(shí)也探討了深度學(xué)習(xí)在應(yīng)用于無(wú)人艇上所面臨的挑戰(zhàn)和難點(diǎn),為無(wú)人艇智能化研究提供參考。 

【文章來(lái)源】：中國(guó)造船. 2020,61(S1)北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：8 頁(yè)

【部分圖文】：

深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)原理示意圖

長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)旨在處理語(yǔ)音、視頻等時(shí)序數(shù)據(jù)的分析。無(wú)人艇在智能化方面需要持續(xù)從外界獲取信息，并且根據(jù)先前信息和當(dāng)前信息來(lái)共同進(jìn)行分析和決策。長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)可在信息分析和決策方面為無(wú)人艇智能化應(yīng)用提供技術(shù)手段。3 深度學(xué)習(xí)在無(wú)人艇平臺(tái)上的應(yīng)用前景分析

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)旨在解決圖像等二維結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的復(fù)雜特征抽取問(wèn)題。無(wú)人艇在智能化方面需要對(duì)可見(jiàn)光、紅外和雷達(dá)等傳感器采集的信息進(jìn)行有效的特征抽取，為智能環(huán)境感知和自主決策提供依據(jù)。這為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在無(wú)人艇智能化中的應(yīng)用提供了契機(jī)。2.2 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的SAR圖像艦船目標(biāo)檢測(cè)[J]. 李健偉,曲長(zhǎng)文,彭書娟,鄧兵.  系統(tǒng)工程與電子技術(shù). 2018(09)
[2]基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的紅外船只目標(biāo)檢測(cè)方法[J]. 王文秀,傅雨田,董峰,李鋒.  光學(xué)學(xué)報(bào). 2018(07)
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