迈阿密大学罗森斯蒂尔学院的研究人员公布了一种新型机载成像技术，能够准确探测水下未爆武器。
这种新型机载成像系统将先进的多光谱传感技术与人工智能相结合，用于探测浅水区未爆炸弹药（UXO）。这一发现有望推动全球沿海安全。
“浅水区的未爆弹药至今仍是全球面临的一大难题。我们的成果展示了一套可推广的机载方案，既能帮助提高探测精度，也有助于营造更安全的沿海环境，”Ved Chirayath，海洋科学系Vetlesen地球科学讲席教授表示。
数十年的全球冲突在海面之下留下了一个可怕的隐患：大量未爆炸的炸弹、水雷和炮弹。这些藏在浅水区的未爆弹药可能危及游客、海洋生物和航道安全。
寻找它们通常既费钱又危险，基本靠猜。标准声纳在浅水里往往不管用，而摄像机则会被流动的沙子、甚至只是海浪翻滚造成的光线扭曲搞得什么都拍不清。
要测绘浅海海底，最大的障碍就是水本身。波浪就像移动的透镜，扭曲光线，让水下的东西变得模糊不清。
为了排除海面的干扰来测绘海底，由维德·奇拉亚特领导的研究团队在佛罗里达群岛放飞了无人机，用上了两项NASA的先进技术。
第一种是流体透镜，这是一种定制算法，能够实时消除波浪畸变，捕捉到水晶般清晰的高分辨率海底图像。第二种是MiDAR，这是一种主动多光谱传感系统，能够发射多种波长的光穿透水体，照亮原本黑暗的海洋深处。
在实验中，团队在布罗德礁——佛罗里达群岛北部的一座研究岛屿——周围的海底放置了不会爆炸的测试弹药和诱饵。
探测一枚刚沉入水中的炸弹很简单，但要找到一枚在水下泡了五十年、已经生锈的炸弹则要困难得多。几十年来，潮汐不断冲刷周围的沙子，而藻类等海洋生物附着在装置上生长，把它伪装得与周围的海洋环境浑然一体。
为了应对这一挑战，研究人员把高分辨率无人机拍摄的图像喂给了一个机器学习模型。这个AI经过训练，能识别出弹药独特的几何特征，把它和天然珊瑚、岩石以及碎片区分开来。
结果显示，即使经过数周海洋生物附着和沉积物堆积、测试目标已被严重遮盖，这套系统仍成功识别出每一件武器。
创造更安全的环境
这项技术的全球性意义远不止于佛罗里达海岸线。遗留在欧洲旧战场和被人遗忘的太平洋倾倒地点的未爆弹药仍然构成严重威胁。这些武器会向脆弱的生态系统泄漏有毒化学物质，还会猝不及防地干扰关键的海岸基础设施项目。
现有的未爆炸弹药探测方法又慢又有局限，潜水员面临高风险，声呐船无法安全航行于水深不足十米的水域。无人机可以成为一种快速、安全的替代方案，单次飞行即可覆盖广阔的海岸线。
虽然初步试验结果非常精准，但研究人员现在必须把这个系统放到更多不同类型的海洋环境中去测试，从浑浊的大西洋水道到深邃的太平洋海湾。
这项研究发表在《海洋科学前沿》上。
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