2022数字中国创新大赛·大数据赛道报名火热进行中！本期为大家带来大数据赛道——卫星应用赛题“海上船舶智能检测”赛题解析！

　　本赛题由国家对地观测科学数据中心和中国科学院空天信息创新研究院（简称空天院）出题并提供赛题数据，空天院是在空天信息领域的高技术研究单位，国家对地观测科学数据中心汇集了国内外相关卫星机构的高精度产品数据、科技计划成果数据等资源。

　　海上船舶目标检测对于领海安全、渔业资源管理和海上运输与救援具有重要意义。当前，我国经济社会发展对于海洋的依赖不断增加，体现在海上交通运输、海洋资源开发、生态环境保护等众多领域。其中基于卫星遥感监测实现海上船只快速、准确的检测，可在海上安全、非法捕捞等方面发挥重要作用。智慧海洋领域的赛题是历届数字中国创新大赛关注的重点，本赛题旨在让选手通过数据算法，探索利用合成孔径雷达(SAR)图像数据特性设计出一套具有针对性的船舶检测方法，寻找这个难题的新颖解法，进一步推动海上船舶智能检测的发展。

　　赛题地址：https://www.dcic-china.com/competitions/10022

　　问题价值：

　　合成孔径雷达(SAR)是一种全天时、全天候、多维度获取信息的主动式微波成像雷达，为海洋上多尺度的船舶检测提供了强有力的数据保障和技术支持，通过设计适合SAR数据的船舶检测算法，克服SAR数据解译困难的问题，可以进一步提高SAR数据在船舶检测方面的应用价值。

　　解决意义：

　　受天气和海浪等不可控的自然因素影响，依靠派遣海警船或基于可见光数据对船舶目标进行监测等系列手段往往难以有效开展，所以基于SAR的海上船舶目标检测对于领海安全、渔业资源管理和海上运输与救援具有重要意义。

　　赛题重点与难点：

　　1. SAR数据与一般光学数据成像原理不同，强散射目标的旁瓣可能会高于弱目标的主瓣电平，导致弱目标被掩盖，使得船舶在SAR图像中出现明显的十字旁瓣效应，影响目标判别。

　　2. 本赛题采用垂直边框进行数据标识，存在部分边框重叠的问题，如何有效地识别区域内的主要目标对于船舶数量的检测至关重要。

　　3. 针对复杂场景下的船舶识别，需要考虑到如何有效地区分出船舶与周围的背景（港口、大桥等），避免将周围背景识别成船舶，影响最终的检测精度。

　　本赛题旨在以AI赋能海上船舶智能检测，运用数字技术解决海洋船舶管理问题，对吸引社会各类人才参与智慧海洋建设、发掘优秀的专业人才具有重要的意义，期待通过参赛选手们的共同努力，进一步推进海上安全治理体系和治理能力现代化，驱动海洋经济健康发展。