摘要
内河水运作为我国综合交通运输体系的重要组成部分，近年来发展迅速，船舶流量不断增长，对航行安全提出了更高的要求。
内河航道环境复杂多变，船舶航行中面临着各种障碍物，如桥墩、礁石、其他船舶等，对航行安全构成严重威胁。
传统的内河船舶避障主要依靠船员经验和视觉观察，存在着效率低、误差大、受环境因素影响大等问题，难以满足现代内河航运安全高效的需求。
因此，研究高效可靠的内河船舶航行实时障碍物检测方法，对于保障船舶航行安全、提高航运效率具有重要意义。
本文首先分析了内河船舶航行环境和障碍物特征，阐述了障碍物检测的研究背景和意义；然后，综述了国内外内河船舶障碍物检测方法的研究现状，包括基于视觉、雷达和多传感器融合的方法；接着，重点介绍了基于深度学习的障碍物检测方法，并分析了其优缺点；最后，对内河船舶航行实时障碍物检测方法的发展趋势进行了展望。
关键词：内河船舶；障碍物检测；深度学习；视觉感知；雷达感知；多传感器融合
内河船舶航行实时障碍物检测是指利用传感器技术，实时获取船舶周围环境信息，识别和定位航道上的各种障碍物，为船舶提供避障决策支持，以确保航行安全。
这一概念涉及以下几个关键方面：
实时性:障碍物检测系统需要快速准确地识别和定位障碍物，以便船舶及时采取避障措施。
准确性:障碍物检测结果的准确性直接关系到船舶航行安全，误检或漏检都可能导致事故发生。
可靠性:系统需要在各种复杂环境条件下稳定可靠地工作，例如光照变化、雨雾天气等。
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