随着地球陆地上的资源逐渐走向枯竭,越来越多的国家将目光投向了海洋这片蕴藏着丰富资源的宝库。因而,近些年我国与海上邻国发生海洋纠纷的频率也逐步升高。合理地对我国的领海资源进行监管和开发,对于我国走向海洋大国具有极其重要的意义。传统的海洋监管技术主要依赖于二维图像信息,这愈发无法完全满足相关部门的需求。随着近些年虚拟现实和深度学习等科学技术的飞速发展,使得提升海洋监管技术的直观性和准确性成为可能。本课题正是基于这样的思路提出了一种基于OSG的三维海洋场景的可视化方法,该方法借助深度学习神经网络对二维图像进行检测和识别,获取图像中的信息后结合osg Ocean和3DS max进行三维建模,最终的三维海洋场景将会呈现在基于Qt的可视化用户界面上。相较于传统的海洋监督技术,该方法能够更加形象直观地呈现海洋的实时场景,这对相关部门的监管工作能够带来一定的便利。本文的主要工作如下:一方面,采用目标检测算法R-CNN对二维图像中的船只对象进行检测,随后利用细粒度图像分类网络对识别出的船只对象进行具体分类,这样一来便可得到图像中所有船只的数量以及种类。接着基于osg Ocean,快速傅里叶变换和天空盒原理建立了三维海洋模型,同时利用3DS max为识别出的船只进行三维建模。图像识别的数据结果将会以XML文件的形式发送至Qt 5搭建的系统用户界面,界面则会根据图像识别的结果,相应地调用海洋场景和船只模型。这样便基础地实现了海洋场景的三维可视化。另一方面,为了使该可视化方法能够更好地适用于复杂多变的海洋的环境,本课题针对不同应用场景继续进行了功能扩展和性能优化。功能扩展部分主要着眼于创建出不同时间、天气条件下的三维海洋场景,以供系统根据实际条件灵活切换。运用天空盒变换的方法,可以营造出万里无云、多云以及黄昏等多种场景氛围;而OSG中的粒子系统则可以实现不同浓度的雨雪天气特效以及爆炸烟雾特效。性能优化部分主要为了提升三维可视化场景的渲染效率,运用层次细节简化模型(LOD)针对多对象的复杂场景进行优化,提升了整个场景的渲染性能。最终通过实验,验证了加入LOD模型的三维可视化场景在渲染效率上的提升。