# 海王星寒假实践

**Repository Path**: jbc0224/neptune

## Basic Information

- **Project Name**: 海王星寒假实践
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Python
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-02-27
- **Last Updated**: 2025-02-27

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 海王星寒假实践

随着全球航运业的快速发展，海上交通安全、港口运营效率的提升变得愈加重要。传统人工监控存在范围有限、实时性差等问题，我们开发了“海王星之眼”图像识别系统，利用YOLOv8模型实现船只的精准识别与分类。
“海王星之眼”基于YOLOv8目标检测算法，能在多种水域环境中实时检测船只并进行分类。该系统不仅提高海上航行安全，减少碰撞风险，还能优化港口运营、加强海洋监控，有效监管海洋资源和环境污染。
我们收集了多种水域和船只类型的数据集，增强模型的泛化能力。训练中，我们采用迁移学习，进行了多轮调优，结合数据增强技术提升模型准确性。且为了应对实时性需求，我们优化了推理引擎，使用TensorRT等加速技术，确保在有限硬件资源下快速响应，实时处理视频流中的船只检测。
系统的应用场景包括：海上航行安全：实时监控船只，提供预警信息，降低碰撞风险；港口管理：监控船只进出港，提升港口运营效率；尽管项目中船只在不同环境下的识别困难和高实时性要求，我们通过优化数据集和推理引擎，成功提高了系统的适应性与响应速度。
“海王星之眼”展示了AI在海洋领域的应用潜力，验证了YOLOv8在复杂环境中的强大能力。未来，我们计划进一步提升系统性能，扩展应用场景，推动航运业的智能化进程