随着水路运输的快速发展和海洋开发利用力度加大,水上交通安全监管的任务和压力显著增加。无人机作为一种新的自动化作业工具,可以和船舶协同进行水上搜寻。相对于传统方式,无人机机动性好、起降迅速、飞行速度快,操控较为灵活,覆盖范围大,能够快速搜寻目标,显著提高搜救监视效率。因此研究无人机水上交通安全应急处置关键技术意义重大。目前将无人机应用与水上搜救领域,主要存在着对搜救目标进行准确的自动识别和定位、在远距离作业条件下实现位置信息回传等突出问题。为解决这些问题,本文所做主要工作如下:(1)提出了一种应用于无人机水上应急处置的目标识别方法。通过采用深度学习算法对水上目标视频识别进行实验分析,采用卷积神经网络结构设计处理多维数组数据,满足面向水上船只及人员等漂浮物目标检测的需求。(2)针对无人机水上应急处置的信息传输要求,设计了北斗RDSS信息传输的流程、信息发送和接收的接口,解决在极端情况下水上作业的信息传输问题。(3)基于无人机水上应急处置的实际业务需求并结合以上的关键技术,开发了无人机水上交通安全应急处置系统,实现了水上目标识别的自动和手动定位、远程信息传输等功能。综上所述,该系统具有自动化程度高、维护成本低、作业风险小等特点,已在交通运输部东海救助局等海上搜救部门进行了示范应用,研究成果具有显著的经济及社会效益,在我国沿海、内河等水域的水上安全监管方面具有较大的推广应用价值,可有效提高我国水上交通安全应急处置能力,更好的保障水上交通安全。