文章目录
- 一、项目背景：为什么选微小船只检测做毕设？
- 二、HRSC2016数据集：先搞懂“海事检测的原材料”
- 2.1 数据集基本信息
- 2.2 数据集结构（处理后）
- 2.3 数据集下载与预处理
- 三、YOLOv8：海事检测的“智能瞭望塔”
- 四、环境搭建与模型训练：让系统“看懂”海面船只
- 4.1 环境搭建
- 4.2 配置`data.yaml`
- 4.3 数据预处理（XML转YOLO示例）
- 4.4 训练命令
- 五、Tkinter可视化界面：让毕设“海事检测交互感拉满”
- 5.1 完整UI代码（`marine_ship_ui.py`）
- 5.2 运行UI界面
- 六、毕设拓展与优化：让研究更具深度
- 七、写在最后：祝你毕设圆满成功！
- 代码链接与详细流程
亲爱的同学，如果你想做一个聚焦海事场景、技术挑战明确、成果应用价值高的毕设，“基于YOLOv8的HRSC2016微小船只检测系统”会是你的绝佳选择。微小船只检测在海事监管、渔业执法、水上安全等领域至关重要，而HRSC2016数据集是微小船只检测的权威基准。接下来，我们将一起完成从数据集处理、模型训练到UI界面开发的全流程，让你的毕设既具学术深度，又能在答辩时直观展现“海事智能检测”的技术魅力。
一、项目背景：为什么选微小船只检测做毕设？
在海洋经济与水上安全领域，微小船只检测（识别海面中尺寸极小、特征不明显的船只）是核心技术需求。传统人工巡检效率低、漏检率高，而基于YOLOv8的智能检测系统能实现“远距离、小目标、复杂场景”下的精准识别，为海事智能化提供技术支撑。
本项目基于HRSC2016数据集展开——它专为微小船只检测设计，包含不同类型、不同尺寸的船只图像，场景覆盖复杂海面环境（如云雾、波浪干扰）。选择这个方向，既能对接“海事智能化”的产业需求，又能通过公开数据集的权威性让你的研究更扎实。
二、HRSC2016数据集：先搞懂“海事检测的原材料”
2.1 数据集基本信息
- 船只类别：涵盖多种船只类型（如帆船、货船、渔船等）；
- 图像规模：超千张高分辨率海面图像，分辨率多为3000×3000；
- 标注类型：每幅图像包含船只的边界框（YOLO格式，“类别索引 中心点x 中心点y 宽
