技术方案

一、技术背景与研究现状

图像识别是计算机视觉的核心任务之一，随着深度学习的发展，基于 卷积神经网络（CNN） 与 视觉Transformer（ViT） 的图像分类方法已成为主流。
根据《图像分类技术选型——截止2025年4月》¹，主流模型如 ResNet、EfficientNet、Swin Transformer 在 ImageNet 等任务上均取得了较高精度，并在模型复杂度与推理速度之间提供了多种平衡方案。
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在 目标识别的细分方向 上，车辆、船舶、飞机等目标识别具有重要应用价值。研究显示：

车辆识别：已有研究通过融合目标检测与分类的方法，解决了复杂交通环境下车型识别的挑战，如《基于深度学习的车型识别》² 中提出的检测+分类融合方案。
船舶识别：在遥感场景下，研究者通过大规模 SAR 数据集（如 ATRNet-STAR³）进行细粒度船舶分类，实现了舰船、民用船等不同类型的区分。
飞机识别：在军事与交通监测中，基于卷积网络和注意力机制的模型已被广泛应用于飞机类别识别与型号区分。

此外，标注成本高昂是实际应用中的主要瓶颈。《基于主动学习的图像分类技术》⁴ 指出，主动学习与迁移学习可在有限数据下显著提升分类性能，这对于样本不足的应用场景尤为关键。

二、别人是怎么做的（国内外典型做法）

国外研究现状
- Stanford University：通过 Fine-grained Vehicle Classification 项目，提出使用深度残差网络结合部件检测的方式，识别车辆的具体品牌与型号。
- MIT-IBM Watson Lab：在船舶识别中尝试了结合多模态数据（光学图像 + 雷达信号）的分类模型，提升了复杂天气下的鲁棒性。
- 美国国防高级研究计划局（DARPA）：在飞机识别方面，提出基于 Transformer 的跨视角识别模型，实现了多角度下的飞机类型自动分类。
国内研究现状
- 清华大学：在遥感场景下提出基于多尺度卷积的船舶识别网络，在 SAR 图像中实现对舰船的高精度分类。
- 中国科学院自动化研究所：在车辆识别中提出“检测+分类”融合方法，有效提升了复杂交通环境下的车型识别准确率。
- 北京交通大学：在小样本车辆识别任务中引入迁移学习和对比学习，减少了对大规模标注数据的依赖。
开源项目
- CarModelRecognition（GitHub）⁵：实现了车辆图像识别与车型分类，流程包括数据标注、模型训练与性能评估。
- OpenMMLab 系列：提供了车辆/行人检测与分类的开源工具链，可直接用于目标分类的实验与部署。

这些研究和项目表明，图像识别在 车/船/飞机 多类别场景下已有成功实践，且国内外均在探索 细粒度分类 与 小样本学习 的方向。

三、项目研究目标

本项目拟构建一套面向 车辆、船舶、飞机等典型目标 的图像识别与分类模型，实现以下目标：

多类别目标识别：实现对车/船/飞机等图像的自动识别与分类；
细粒度特征建模：支持车型、船型、机型等子类别识别，提高细粒度分类能力；
小样本友好：采用主动学习与迁移学习技术，在有限数据条件下实现高精度识别；
实时部署能力：优化模型推理速度，满足安防监控、交通管理等实时应用需求。

四、技术路线

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数据准备
- 收集车辆、船舶、飞机等多类别目标图像数据；
- 进行数据清洗、标注和增强；
- 采用主动学习减少人工标注量。
模型构建
- 基于 ResNet、EfficientNet、ViT 等模型进行迁移学习；
- 引入“目标检测 + 分类融合”方法²，提升复杂场景下识别效果；
- 针对细粒度任务，设计多层次特征提取网络。
模型训练与优化
- 结合迁移学习、对比学习提升小样本性能；
- 采用多类别交叉熵损失和类别不平衡优化策略；
- 使用知识蒸馏与模型压缩优化推理性能。
系统实现
- 训练阶段：完成模型迭代与性能优化；
- 推理阶段：保证在边缘设备上满足实时需求；
- 借鉴开源实现（如 CarModelRecognition⁵），结合本项目场景进行扩展。

五、可行性与创新点

可行性
- 国内外已有大量研究和开源实践证明技术路线可行；
- 本项目结合主动学习与迁移学习，可在有限数据下实现较高性能；
- 开源框架（如 OpenMMLab、CarModelRecognition）为实现提供实践基础。
创新点
- 在有限数据条件下引入主动学习与对比学习，降低数据成本；
- 融合目标检测与分类，提升细粒度识别效果；
- 结合知识蒸馏与模型压缩，实现边缘设备的实时部署。