水下目標檢測技術背景

水下環境帶來獨特挑戰：光線衰減導致對比度降低，散射引發圖像模糊，色偏使顏色失真。動態水流造成目標形變，小目標（如10×10像素海膽）檢測困難。聲吶與光學數據融合可提升精度，但多模態對齊仍是技術難點。

核心算法實現要點

圖像預處理
直方圖均衡化與Retinex算法結合改善對比度和色偏：

def single_scale_retinex(img, sigma):retinex = np.log10(img) - np.log10(cv2.GaussianBlur(img, (0,0), sigma))return cv2.normalize(retinex, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX, dtype=cv2.CV_8U)

LAB色彩空間處理亮度通道，保留顏色信息。

模型選型與訓練
YOLOv8-UW優化錨框適應水下目標尺度：

model = YOLO('yolov8n-underwater.pt')  # 專有預訓練權重
model.train(data='underwater.yaml', epochs=100, imgsz=640)

多模態模型采用特征交叉注意力機制，融合聲吶與光學特征。

數據集與標注實踐

關鍵數據集

• UIEBD：含霧、色偏等12類退化場景
• URPC2025：23類目標標注，覆蓋沉船、珊瑚等
• Trash-ICRA19：海洋垃圾細分標注

半自動標注流程
數據增強通過隨機翻轉與亮度調整擴充樣本：

aug_img = cv2.flip(img, 1)  # 水平翻轉
aug_img = adjust_brightness(img, random.uniform(0.7, 1.3))

實戰系統開發案例

珊瑚健康監測系統架構：

graph TD
A[光學圖像] --> B[邊緣計算單元]
B --> C[目標檢測模型]
C --> D{健康評估}
D -->|白化率>30%| E[預警信號]

健康指數計算公式：
健康指數 = 1.0×健康數 - 0.7×白化數 - 1.5×死亡數

前沿趨勢與解決方案

多模態融合
TransformerFusion架構在URPC2025達到71.2mAP，交叉注意力層實現聲吶與光學特征對齊。

輕量化部署
YOLOv8-Nano量化后僅0.9MB，Jetson AGX Xavier推理速度47FPS，適合嵌入式設備。

數據增強技術
UnderwaterGAN生成逼真渾濁圖像，解決數據稀缺問題。持續學習框架防止模型在新水域性能退化。