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　　中新网西安9月11日电 (记者 阿琳娜)记者11日从中国科学院西安光机所获悉，该所吴国俊研究员团队日前在水下智能感知领域取得重要突破，提出一种物理引导与几何约束融合的水下光信标显著目标检测与定位框架(PGF-ULB)，攻克了浑浊水下环境自主水下航行器(AUV)“看不清信号灯、对接不稳”的难题。

　　据介绍，复杂水环境自主水下航行器对接是水下持久观测、基础设施巡检与资源勘探等长航时海洋任务的关键支撑技术。传统检测方法环境适应性弱，深度学习算法高度依赖标注样本与高算力GPU，在水下航行器搭载场景中部署难度极大。

　　研究团队创新提出“物理机制+几何约束”双线索融合路径：一方面基于水下成像物理模型抑制后向散射、衰减前向光晕，剥离干扰突出信标本体；另一方面利用信标径向对称的几何特性，构建抗退化的结构识别线索，最终通过算法实现自适应融合。整套框架无需深度学习训练，不依赖GPU算力，普通CPU即可实时运行，适配性强，易于水下航行器搭载。

　　吴国俊介绍，“水下对接如同船舶靠码头，航行器必须精准识别对接站的‘信号灯’才能稳定停靠。新技术相当于为视觉系统同时配备‘去雾滤镜’与‘形状校验器’，双重线索互为印证，即便在浑浊水体中也能精准锁定目标，避免了传统方法容易‘看走眼’的问题。”

　　水下对接最要紧的其实只有两件事：检出稳不稳、定位准不准。经湖试与近海实测试验验证，在覆盖多种对接站构型、不同水况条件的800幅真实场景图像测试中，这套框架主要指标全面领先：检测成功率达100%、F1分数达0.996，意味着这套方法在复杂水况下，既能保证不遗漏真实目标，又能有效剔除虚假干扰，兼顾了识别的全面性与准确性；质心定位平均误差仅0.384像素，不足一个图像像素，达到亚像素级精度，为后续位姿解算提供了足够可靠的坐标基础；反映检出区域与真实信标结构吻合度的S-measure指标达0.927，识别出的信标边缘与真实形状几乎严丝合缝。

　　接入“检测-位姿估计-视觉导引”完整链路后，航行器位姿可用率由原最优深度学习方法的86.13%提升至99.52%，在对接全程中可以几乎不间断地输出位姿，大幅提升复杂水环境下水下对接作业的稳定性与安全性。

　　该成果为复杂水环境下光信标稳健感知开辟了全新技术路径，未来可广泛应用于海洋立体观测、水下工程运维、海洋资源开发等领域，服务国家海洋发展战略。(完)