1.一种区域卷积神经网络的高分辨率遥感影像舰船目标提取系统，其特征在于：
包括依次交互的影像获取模块（10）、舰船提取平台（20）和应用平台（30）；
所述的影像获取模块（10）使用高分辨率遥感传感器获取海洋区域的高分辨率遥感影像，并下传数据到舰船目标提取平台（20）；
所述的舰船提取平台（20）进行舰船目标的提取，将舰船目标异常情况传入应用平台（30）；
所述的应用平台（30）包括目标分析平台（31）、舰船行为预测平台（32）和舰船监督平台（33），对舰船目标的分布和行动分析，做出合理预测和规划。
2.基于权利要求1所述高分辨率遥感影像舰船目标提取系统的提取方法，其特征在于包括下列步骤：
①进行遥感影像数据准备；
②对获取的影像进行预处理，完成样本的准备工作：
A、对高分辨率遥感影像进行预处理，主要包括影像平滑和图像分割；
采用中值滤波方法对影像进行平滑，并使用Mean-shift分割方法进行图像分割；Mean-shift图像分割算法主要利用聚类过程逐步迭代得到分割结果，其本质即为均值漂移过程；
B、完成正负样本的准备工作：对于舰船目标提取的正样本，主要选取大量待提取舰船目标相似的遥感影像，负样本一方面人工选取非舰船区域，另一方面自动在正样本周围提取；
③采用舰船模型的提取方法，提取舰船目标候选区域：
a、利用LSD线特征提取方法，生成直线候选区域；
b、构建船头“V”形结构模型和船身“||”形结构模型；船头“V”形结构主要适用于船头较为突出的舰船区域；船身“||”形结构模型主要适用于船身较长、“||”结构较为突出的舰船区域；将存在“V”形线特征和“||”结构线特征的区域作为候选区域；
④采用基于区域的卷积神经网络方法，对舰船目标样本进行模型训练；
将步骤②完成的高分辨率遥感影像舰船目标的正负样本数据进行标准格式化，转换成数据库格式，并输入到卷积神经网络中进行训练，得到高分辨率遥感影像中的舰船目标的训练结果模型；
⑤输入高分辨率遥感待提取影像，进行舰船目标提取。