摘要
内河水运作为我国重要的运输方式之一，近年来发展迅速，但船舶的安全航行问题日益突出。
内河航道环境复杂多变，障碍物种类繁多，对船舶航行安全构成严重威胁。
传统的避障方法主要依赖人工经验，效率低且容易发生事故。
随着传感器技术、人工智能和计算机视觉的快速发展，利用新技术实现内河船舶航行实时障碍物检测成为可能。
本文首先介绍了内河船舶航行环境和障碍物特征，分析了障碍物检测的难点；接着，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；然后，重点阐述了基于深度学习的障碍物检测方法，并对不同方法的优缺点进行比较分析；最后，总结了现有方法存在的问题，并对未来研究方向进行了展望。
关键词：内河船舶；障碍物检测；深度学习；传感器融合；计算机视觉
1.1内河船舶内河船舶是指在内河航道上航行的船舶，区别于在海上航行的海船。
内河船舶主要用于货物运输和旅客运输，具有吃水浅、船体宽、灵活性较差等特点。
1.2障碍物内河航行障碍物是指在船舶航行路径上或附近出现的，可能危及船舶航行安全的物体或情况。
常见的内河障碍物包括：固定障碍物：桥墩、码头、礁石、浅滩、沉船等。
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