迈阿密大学罗森斯蒂尔海洋、大气与地球科学学院的研究人员展示了一种机载成像系统，该系统结合无人机技术和两种NASA开发的光学系统，能够以100%的准确率检测隐藏的水下爆炸物。
这项发表在《海洋科学前沿》（Frontiers in Marine Science）期刊上的研究描述的系统结合了流体透镜（Fluid Lensing，一种实时消除波浪畸变以捕捉清晰海底图像的自定义算法）和MiDAR（多光谱成像、检测与主动反射技术，通过水柱发射多个波长的光来照亮黑暗的海洋深处）。该系统安装在飞越佛罗里达群岛的无人机上，生成了无畸变的多光谱图像，随后由AI模型分析未爆炸弹药的迹象。
结果明确无误：即使经过数周的生物生长和沉积物堆积严重遮盖目标，该系统仍能识别出放置在布罗德基（Broad Key）周围海底的每一枚惰性试验弹药和诱饵。
隐藏在浅水中的全球性问题
数十年的军事冲突使未爆炸的炸弹、水雷和炮弹散布在全球浅海沿岸水域。许多位于水深不足10米的浅水区，传统声纳在此无效，声纳平台无法在如此浅的水深中作业，而波浪畸变和流沙又使标准光学相机毫无用武之地。
“浅水区未爆炸弹药仍然是一个严峻的全球性挑战，”罗森斯蒂尔学院维特勒森地球科学讲席教授、该研究的主要作者Ved Chirayath表示，”我们的研究结果展示了一种可扩展的空中解决方案，有助于提高探测准确性并支持更安全的沿海环境。”
现有方法依赖潜水员搜索和声学船只勘测，两者都缓慢、昂贵且危险。旧弹药会向脆弱的生态系统中泄漏有毒化学物质，并威胁到游客、航道以及横跨欧洲旧战场和太平洋倾弃场的沿海基础设施项目。
AI如何发现炸弹
机器学习模型通过高分辨率无人机图像进行训练，识别弹药的几何特征，将其与珊瑚礁、岩石和自然碎屑区分开来。由于流体透镜在图像到达AI之前就消除了波浪畸变，模型使用干净数据而非尝试补偿模糊输入，研究人员认为这一设计选择是达到100%检测率的关键。
下一步计划在更广泛的海洋环境中进行测试，包括浑浊的大西洋水道和深邃的太平洋海湾，以验证该系统在更具挑战性的水下条件下是否能保持其准确性。
翻译：婷