摘要:

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摘要:水下图像是一种重要视觉信息，服务于海洋科学研究及资源勘探等领域。为从退化的低质水下图像中获得清晰化的高质图像，需要采取有效的图像增强技术。从水下环境的特殊性阐述了水下图像的退化机理及成像模型。综述了基于传统图像处理的水下图像增强和基于深度学习驱动的水下图像增强这两类主流技术，分析了基于物理模型的方法、基于非物理模型的方法、基于卷积神经网络的方法、以及基于生成式网络的方法存在的不足。归纳了现在水下图像增强技术存在的核心挑战和解决方案。并对未来的研究方向进行了展望，包括：物理模型与深度学习的深度融合；无监督/监督/自监督学习；水下图像生成与高质量数据集构建；多模态信息融合；轻量化、高效率与嵌入式部署；客观评价指标与主观感知一致性。

摘要:为解决传统水下成像视野受限、信息缺失等问题，拓展真实水下环境有效视觉范围，为后续研究提供新视角及发展方向，采用综述研究法，依据技术实现路径将水下图像视野增强分为水下鱼眼图像畸变校正和水下图像拼接 2 类，从方法论与系统架构角度对 2 类技术的原理、系统构成及现有成果进行系统梳理与深入分析。研究明确了 2 类技术核心内容与系统架构，剖析现有成果，优化图像空间延展与细节还原，弥补传统水下成像不足，同时探讨当前技术发展关键挑战。综上，水下图像视野增强技术作为融合图像处理算法与水下场景特性的新兴技术，缓解传统水下成像视野受限问题，并具有显著应用价值。此外，还探讨了水下图像视野增强面临的关键挑战，并对其未来发展的潜在方向进行探索。

摘要:旨在系统梳理水下光学图像质量评价方法的研究现状与发展趋势。方法上，从主观与客观评价 2 个角度综述现有水下图像质量评价（Underwater Image Quality Assessment，UIQA）方法，分析其原理、优缺点及适用性，并重点介绍了基于深度学习的新兴技术。结果表明，现有方法在应对水下图像的光散射、颜色失真与结构模糊等复杂退化问题上取得一定进展，但仍面临数据稀缺、模型泛化能力不足等挑战。未来需加强少样本学习、多模态融合与轻量化模型设计，以提升 UIQA 的准确性、鲁棒性与实时性，为水下图像处理与海洋观测应用提供有效支撑。

摘要:水下捕获的图像易受到光的吸收与散射影响，导致水下图像存在颜色失真、对比度降低和细节模糊等问题。针对上述退化现象，提出一种双域协同驱动的水下图像增强方法。该方法首先在 CIELab 空间对 a、b 颜色通道进行中心化处理，并结合标准差约束拉伸色彩分布，以校正颜色失真问题。随后，借助像素亮度的累计直方图对全局亮度分布进行重映射，并引入基于局部统计的反馈机制，根据区域的曝光状态动态调节增强强度，实现对比度的自适应增强。实验结果表明，该方法在颜色校正、对比度提升和细节增强方面均表现出优异的效果。

摘要:随着自主水下机器人技术的快速发展，如何在资源受限的平台上实现高精度、实时性的水下小目标检测成为亟需解决的问题。针对现有方法在水下小目标识别中的性能瓶颈，设计一种基于 YOLO12 的轻量化检测算法。通过引入 GhostNet 模块，显著减少网络参数冗余；采用轻量级共享卷积检测头，提升多尺度特征提取能力；并结合 LAMP 剪枝算法在保持检测精度的基础上进一步压缩模型规模。水下小目标图像目标检测试验结果表明：所提方法在 DUO 和 RUOD 2 个数据集上，精度基本保持的同时，相比于 YOLO12 计算量平均降低 54.34%，模型大小平均降低 77.69%，参数量平均减少 79.18%。该方法体现出显著的鲁棒性与良好的环境适应性， 能够有效支撑自主水下机器人在复杂水域中对小尺度目标的高效识别，具有较高的工程应用前景。

摘要:无人航行器水密舱段作为全平台的主要结构，建立其准确的结构振动特性预报模型，明晰外界环境因素变化影响规律，对实现整体方案及详细设计等阶段的快速迭代具有重要意义。针对这一问题，将水密舱段合理简化为有限长含内部环肋圆柱壳结构，以能量变分原理为基础，分别对壳体结构能量、环肋结构能量、外流场耦合能量（可计及自由液面影响）、静水压力预应力能量等依次进行理论推导；明确上述能量项具体表达形式后，得到壳–液耦合振动能量泛函，对能量泛函变分后成功建立壳体振动特性计算分析模型。通过与公开文献以及有限元软件计算结果进行对比，计算模型的准确性得到了充分验证。随后，利用该模型， 对潜深等因素所引起的圆柱壳振动特性变化进行了深入分析讨论，阐明有关现象背后的数学物理机理。

摘要:水下航行器布放回收技术是航行器执行探测或监视等作业的重要环节，其技术水平直接影响作业效率与安全性。系统地分析了当前水下航行器布放回收的技术现状、存在问题。对于水面回收方面，当前技术已相对成熟，但仍面临高海况适应性不足的问题；水下回收技术不受水面复杂海洋环境的干扰，在水下自主对接、定位导引和锁紧、高压密封、安全保障、通用化和无人化、流程化应用等方面存在显著技术瓶颈。 通过梳理现状和关键技术及发展趋势，为水下航行器布放回收技术的优化升级提供了理论参考，对推动我国海洋装备技术的发展具有重要意义。

摘要:为研究水下航行器产生的尾涡在水下目标探测上的应用，基于 Fluent 仿真软件和全附体 Suboff 模型，对水下航行器直航、俯仰、偏航工况下的尾涡场进行仿真与分析，研究水下航行器尾涡场对声信号相位特性的影响。研究结果表明：采用垂直线列阵探测航行器偏航运动产生的尾涡时，声信号存在明显的相位跳变；水平线列阵探测航行器俯仰运动产生的尾涡时，声信号存在明显的相位跳变；航行器直航运动时，由于尾涡空间结构的对称性，采用上述 2 种类型阵列探测，通过尾涡的声信号未呈现明显的相位跳变。航行器的运动参数变化会影响尾涡的空间分布与强度，从而影响声信号相位跳变特性。基于水下航行器运动状态与尾涡场的关联，以及尾涡场与声信号相位跳变的关联，可发展水下航行器间接探测方法，实现水下航行器的探测与运动状态判断。

摘要:在地磁场的作用下铁磁性物体会产生磁异常，交变磁场的激励下非磁性或弱磁性金属目标亦可产生涡流磁场。磁探测技术正是基于这一特性来检测、识别和定位物体的技术手段。该技术的应用范围十分广泛，在矿产勘探、地质研究、国防军事、航空航天、生物医学等领域发挥着不可或缺的作用。综述了磁探测技术在小目标探测中的研究和应用进展，给出了小目标所产生磁信号的典型描述方法，重点分析了被动和主动磁探测各自的优劣和研究应用进展，分类总结了定位和识别小目标的数据处理与解算方法，最后展望了在小目标领域中磁探测技术的发展趋势和前景。

摘要:侧扫声呐图像目标精准检测技术在海洋资源勘探、水下考古研究及国防安全领域具有重要的应用价值。然而，受侧扫声呐图像背景噪声、分辨率及目标尺度差异等因素制约，现有自动检测方法仍面临检测精度低的问题。针对上述问题，探究了一种基于深度学习的侧扫声呐图像目标检测新方法。该方法通过引入空频卷积替代基线模型主干网络中的普通卷积，实现了对频率纹理特征的有效提取，从而显著抑制侧扫声呐图像中散斑噪声对目标检测精度的影响。进一步，利用多尺度特征融合模块改进基线模型中的快速空间金字塔池化， 以增强网络对小目标的检测能力。在沉船侧扫声呐图像数据集上的实验结果表明：该方法的 mAP@50和 mAP@50 95 ： 相比基线模型分别提高了 4.05%和 5.61%。

摘要:漂流浮标是一种实时采集海洋水文气象生态环境数据的监测设备，具有体积小、功耗低、布放便捷的特点， 在海洋观测中发挥了重要作用。根据漂流浮标的工作原理，设计了一种具有新型自动重传机制的实时监测系统及其软件实现方法。系统采用北斗三代通讯方式，具备指令发送、数据接收、存储、解析、显示和自动重传功能，利用队列的灵活性扩大重传范围。经过理论研究和试验统计分析，结果表明新型自动重传机制能够有效提升数据回收成功率，并验证了该机制下的实时监测系统具备一定的可靠性和高效性，为后续漂流浮标实时监测系统的设计提供了参考意见。

摘要:现阶段大多数基于蒙特卡洛仿真的水下光信道模型较为单一，无法适用于多种水质类型，且已有方法在水下光信道建模过程中计算量大、效率低，迫切需要能提高计算效率的方法。针对不同水质类型、 不同距离、不同接收视场等情况进行光子跟踪，提出了一种快速基于蒙特卡洛的水下光信道仿真方法。该方法通过预加载光子数据空间，并将光子运动轨迹信息顺序储存于数据空间，同时结合比尔朗伯定律将吸收和散射造成的衰减纳入光子的非碰撞传播损耗中，获取更精确的水下光传播衰减量，再将数据进行处理形成光子传输的仿真结果，提高了计算效率，得到了多水质类型的水下光信道特性。

摘要:俄乌冲突中，乌克兰无人艇以其小体积、低成本、机动灵活等独特优势，塑造了“以小博大” 的经典战例，为无人艇在现代战争中成体系运用提供了“试验场”。基于开源情报信息，通过梳理俄乌冲突中无人艇攻防装备情况，总结双方攻防作战样式，然后结合俄乌冲突中无人艇的应用案例分析了无人艇作战的优势与不足，最后从体系建设、预警探测、综合防抗、装备研发 4 个方面展望了反无人艇装备的发展趋势。

摘要:在简要分析半潜式机器人作业特点的基础上，指出了半潜式机器人垂直面运动控制的难点，介绍了近水面航行器相关控制技术。系统地论述了半潜式机器人基本控制原理以及反馈控制方法，提出了一种基于长短期记忆循环神经网络的半潜式机器人垂直面运动控制策略，给出了该控制策略的构建方法，并通过试验验证了该控制策略的有效性。