摘要
航道环境语义分割是实现智能航运的关键技术之一，旨在将航道图像像素级别地分类到预定义的语义类别中，例如船舶、航标、水天线、岸线等，为船舶航行安全、航道管理和维护提供重要信息。
近年来，深度学习技术在图像语义分割领域取得了显著成果，为航道环境语义分割带来了新的机遇。
本文首先介绍了航道环境语义分割的概念、意义及国内外研究现状，然后重点阐述了基于深度学习的航道环境语义分割主要方法，包括基于编解码结构的语义分割方法、基于注意力机制的语义分割方法和基于多尺度特征融合的语义分割方法等。
此外，本文还总结了航道环境语义分割常用的数据集和评价指标，并对不同方法的优缺点进行了比较分析。
最后，展望了未来航道环境语义分割技术的发展趋势，包括模型轻量化、实时性提升和复杂场景适应性等方面。
关键词：航道环境；语义分割；深度学习；卷积神经网络；智能航运
#1.1语义分割语义分割是计算机视觉领域的一项重要任务，其目标是对图像中的每个像素进行分类，并为其分配一个语义标签。
与传统的图像分类任务不同，语义分割不仅需要识别图像中包含哪些对象，还需要确定每个对象在图像中的精确位置和形状。
#1.2深度学习深度学习是机器学习的一个分支，其核心思想是通过构建多层神经网络来学习数据的层次化表示。
近年来，深度学习技术在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了巨大成功，成为人工智能领域的研究热点。
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