基于水声环境空间中多模态深度融合模型的目标识别方法研究

随着对水下目标特性研究的深入和声学探测技术的发展,基于单模态的阵列式信息融合或基于空间信息的分布式信息融合的水下目标识别方法研究已有一定成果,但针对复杂海况导致单一物理场或单一融合层次的系统识别性能提高有限等方面影响的水下目标识别方法研究还有所不足,因此,开展基于多模态深度融合模型的水下目标识别方法研究可利用模态互补,共享信息而提升识别率。文中在国内外研究基础上,深入研究了基于到达时差法和多模态方法组合的检测方法,初步形成了基于水声环境空间中多模态深度融合模型的识别框架,开展了海洋中典型自然与人为事件的信号分析与特征提取,并在此基础上,设计新型基于海底基站的被动识别系统。该系统同步记录和由位置等组成的时间序列标记声、磁和压数据,可实现高精度、高分辨率的识别。本研究可满足未来海洋观测对高性能水下目标探测、定位和跟踪系统的迫切需要,为海洋安全监管、海洋突发事件应急响应等领域提供新的技术手段和科学参考。     

海洋无人观测装备发展与应用思考

海洋无人自主观测装备作为海洋观探测的一种不可替代的高科技先进装备和新兴装备,是海洋观探测装备摇篮中的新生命、新领域的开拓者。基于海洋无人观测装备提高海洋移动观测能力是未来构建立体、连续、实时水下观测网络的重要技术手段,将会对未来海洋观探测的方式产生深远影响。基于国内外海洋无人观测装备发展与应用现状分析,对我国海洋无人观测装备发展的主要问题和差距进行了思考,并对海洋无人观测装备未来的发展应用进行了展望。     

面向典型海洋现象观测的水下滑翔机应用综述

水下滑翔机是一种浮力驱动的无人水下自治观探测平台, 具有持续性、鲁棒性、自主性等特点, 是构建海洋观测技术体系重要的水下航行器之一。文章从水下滑翔机发展历程、运行方式和专用传感器展开, 基于国内外海洋学文献综述研究, 重点对水下滑翔机在典型海洋现象观测应用方面进行总结。水下滑翔机的运行稳定性、长时续, 观测高分辨率、低成本的特点, 满足了对海洋中尺度涡、内波、湍流、环流/边界流和锋面的长时间、精细化立体观测要求; 鲁棒性、自主性的特点使其能够适应台风过境、地震、原油泄漏前后等紧急恶劣海洋状况的监测; 运行平稳、低噪声的特点使其成为声学监测与探测的良好平台。对比分析国内外的水下滑翔机(组网)应用状况可以发现, 国内水下滑翔机在传感器、数据处理和组网技术方面都需要进一步完善。最后总结并展望了国内外水下滑翔机面向海洋现象观测的应用。     

快速发展的日本海洋遥感技术

日本是世界海洋大国,海洋探测技术,特别是海洋遥感技术发达。海洋观测已从空间、海面和水下构成了对海洋的立体探测系统。卫星遥感主要探测海面风、海流、海洋水色、光学特性及海冰等。     

基于水下滑翔机平台的海洋声学探测技术发展现状与展望

水下滑翔机作为一种新型海洋监测平台,具有大航程、长时序、高隐蔽性、低成本及通用性强的特点,是用于水下移动目标探测、海洋水文环境精细化测量的优势平台,在海洋勘测与探测、国家海洋安全、海洋环境监测体系建设中发挥着重要作用.详细梳理了基于水下滑翔机平台的海洋声学探测技术的国内外研究进展现状,展望了推动海洋声学探测未来发展的关...     

水下滑翔机观测台风“天鸽”过境的海洋响应研究

水下滑翔机作为一种新型移动观测平台,可以对热带气旋过境期间引发的海洋响应进行全方位的观测,利用获取的观测数据能够进一步增强台风预报的准确性。从水下滑翔机相较于其他热带气旋观测方式的优势展开,基于“海燕”系列水下滑翔机观测到的台风“天鸽”(Hato)引起的海洋温盐异常历史数据, 并结合同期卫星的观测数据和 JMA(Japan Meteorology Agency)最佳台风路径数据库,分析研究水平和垂直方向上的海洋温盐异常响应。验证了 4 台“海燕–II”水下滑翔机具有对 2017 年台风“天鸽”引起的海洋响应进行精细化剖面观测的能力,可以完整捕捉台风过境引起的垂直混合现象以及降雨对其观测区域内盐度变化的影响,并分析水下滑翔机观测数据得出台风期间海洋响应的程度与其距离台风的位置有关,即台风期间水下滑翔机观测海域与台风路径距离越近,其温盐异常变化越明显,并且台风路径右侧海域相较于路径左侧海域的温度异常幅度更大。     

基于遥感的海洋三维温盐场智能探测研究进展

海洋三维温盐场信息是描述海洋物理属性特征和掌握海洋物理运动过程的重要参数,获取准确的海洋三维温度和盐度信息对于认识海洋、开发利用海洋和海洋科学研究等具有重要意义。随着人工智能与深度学习方法的发展,采用深度学习方法的海洋次表层三维温盐场智能探测研究成为热点之一。从海洋温盐观测数据集、传统机器学习方法三维温盐智能探测、一般神经网络三维温盐智能探测和深度学习三维温盐智能探测等方面展开,对与海洋三维温盐场智能探测相关的研究进展进行综述,最后针对三维温盐场智能探测存在的问题和未来的发展趋势进行了总结和展望。     

基于多源信息融合的浅海超低频声源目标探测关键技术及实现

以多传感器信息融合理论为指导,结合现代信息处理技术与数据驱动建模及科学计算技术,研究浅海超低频声源目标激发共存地震波的复合声场中超低频声波传播特性和数据驱动建模的水下目标深度识别等关键技术,并论证了技术实现方案及路径。结果表明:以复合矢量水听器、地震波监测仪等多传感器信息融合理论为指导研究前海超低频声源目标可以克服传统声场建模存在的问题,有助于浅海超低频声源目标探测及改善海洋水下声学监测手段。在提高声呐探测设备的测量准确度、精度方面具有重要的理论意义,对周边海域为浅海的我国海防具有实战价值。     

海洋观测预报业务多源异构数据与信息集成分析

海洋观测预报数据信息是地方经济建设和社会发展重要基础数据之一,由于其数据源与信息源分布于多个不同网络中,且存储与展示形式各异,一直难以被统一集成和很好地应用。从分析海洋观测预报业务数据源与信息源入手,应用目前成熟的网络技术和数据库技术,对海洋观测预报数据信息集成中的若干问题进行深入研究,从而提出并实践了从网络集成、数据集成、知识集成到应用集成的一整套海洋观测预报数据集成的技术框架和方法体系,继而开展基于多源异构数据与信息集成的海洋观测预报服务系统研究,为海洋观测预报数据信息集成的实践过程提供方法支持。     

水下图像目标检测数据集及检测算法综述

水下目标检测技术是海洋探测的关键技术之一,具有重要的研究意义。本文首先对水下光学目标检测图像数据集进行了总结与分析,然后对近五年国内外50多项相关研究进展进行了阐述,分析了现有方法的贡献和局限性,以Faster RCNN和YOLOV3为基础模型对3种典型的提高目标检测性能的方法进行了实验,实验结果表明直接应用图像增强的方法不能有效提升检测精度,应用高分辨率网络可以明显提升目标检测性能。最后讨论了水下图像目标检测算法的潜在挑战和有待解决的问题,并提出了未来可能的研究方向。