AI船舶吃水线检测系统，旨在通过深度学习技术实现船舶吃水线的自动识别与测量。该系统采用YOLO目标检测算法，结合数据增强和迁移学习策略，有效提升了模型在复杂海况下的鲁棒性和准确性。通过构建包含多类型船舶、多样拍摄角度和光照条件的高质量数据集，系统在测试中展现出优异的性能，平均检测精度达到95%以上，为港口管理、船舶调度和货运计量提供了可靠的技术支持。

该研究还针对船舶吃水线检测的特定需求，对YOLO模型进行了定制化改进，包括优化锚框设计、引入注意力机制等，进一步提高了吃水线特征的提取精度。系统采用轻量化设计，可在边缘设备上高效运行，满足实时性要求。实验结果表明，该系统在多种实际场景中均能稳定运行，有效降低了人工检测的成本和风险，具有显著的经济效益和社会效益。该研究为智能航运领域的发展提供了新的技术路径，具有重要的应用价值和推广前景。