写在前面：
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本次项目是在Ubuntu系统上运行的，Windows系统上运行请看专栏的另外一篇文章。文末附项目代码和数据集，检测和识别效果如下：
1. 介绍
海上船舶检测和识别是一项重要的任务，它涉及到航运安全、港口管理、海洋保护等方面。现在，随着计算机视觉和机器学习技术的发展，海上船舶检测和识别已经成为一种可行的技术方案。
海上船舶检测和识别主要分为两个步骤：检测和识别。检测是指在海上的图像中找到所有的船舶位置和边界框。识别是指将每个船舶的类型和其他特征（如长度、宽度、船名、MMSI等）确定下来。现在，常用的海上船舶检测和识别方法主要包括：
- 基于特征的方法：这种方法主要使用手工设计的特征来表示船舶图像，然后使用机器学习算法来分类和检测。这种方法需要人工设计特征，因此很难适应不同的场景和数据。
- 基于深度学习的方法：这种方法使用深度神经网络来直接从图像中学习特征和分类模型。深度学习方法不需要手工设计特征，因此适应性更强，可以处理各种不同类型的船舶和不同环境下的船舶图像。
- 基于目标跟踪的方法：这种方法可以跟踪海上船舶的运动轨迹，从而更准确地进行检测和识别。这种方法可以用于动态场景下的海上船舶检测和识别。
以上方法可以单独使用