【《水下目标探测和舰船水下防护研究的国内外文献综述》2800字】

第iv页共31页水下目标探测和舰船水下防护研究的国内外文献综述1水下目标探测的国内外研究现状目前，水下目标探测的信号处理主要有两种，一种是利用声呐传感器采集声学图像完成目标探测，另一种是利用水下摄像设备采集光学图像完成目标探测[25]。声呐传感器可以利用出声波在水下的传播规律来估计目标的形态，受水质影响更小，适合在远距离上探测较大且具有固定形状的目标。与基于声呐信号的水下目标探测方法相比，基于光学图像的水下目标探测方法能更好的突出目标的细节属性特征，如颜色、形状等信息，更有利于探测识别水下目标[26,27]。然而在水下的成像环境更加复杂，一般的光学感受器只能采集距离较近的目标物体信息，因此针对视觉图像为基础的目标探测技术的研究远少于针对声波信号为基础的目标探测技术研究。但是，最近几年AUV技术发展迅猛，以视觉图像为基础的水下目标检测技术研究收获了国内外学者更多的关注。在研究以光视觉为基础的目标探测技术过程中，国外的研究人员大多选择水底生物或人造物进行研究。BazeiUe[28]等构建了水下环境对色彩影响的模型，利用此模型以颜色信息为指标检测水下人造物，然而此方法缺乏对于连续样本数据相似性考察。Christian[29]等提出了基于边界的水下目标检测方法，该方法是针对特定目标颜色与周围对比明显时才能获得高质量的图像。Marlindia[30]等给予检测线条对目标形状进行重建用于水下目标探测，经过实验发现这种方法探测非噪声图像有96%的准确度，探测噪声图像有88%的准确率，然而这种方法只能用于探测形状简单的人造物，对于形状较为复杂的水底生物目标检测效果不能达到预期。Chuang[31]等认为可以利用非监督特征学习和容错检测技术构建水下鱼类识别框架，能够准确探测出类不平衡的水下鱼类图像。我国也有许多学者也对水下目标探测技术发展方向进行了相关研究。李庆忠[32]等建立了检测水下线型目标的算法，通过小波变换的方式获取直线信息，可以较为准确的探测直线的基本特征，此方法仅可用于直线目标的探测，无法适用于形状不规则的水底生物。郭传鑫[33]等认为可以将显著特征融合技术应用于水底生物目标探测，但此算法实际操作难度较大，难以应用。朱[34]等建立了以显著性区域合并技术为基础的水下目标探测和分割方法，能够提高水下图像目标分割效率和质量。综上，现有的水下目标探测技术的研究对象大多形状简单，此类方法检测质量和稳定性受到环境因素影响。大多数水下图像都存在低照度、颜色失真、图像质量低等问题，因此在进行目标检测之前通常需要进行一定的处理，增强图像对比度，提高颜色质量，期望能够获得尽可能高质量的数据，提高算法的检测精度，提高目标分割质量，但在实际应用过程中收效甚微。2舰船水下防护的国内外研究现状接触爆炸比非接触爆炸对物体结构的毁伤机理更加发展，这也阻碍了相关理论研究的发展步伐。Nurick[35]以薄板为对象实施接触爆炸试验，结果发现薄板出现花瓣翻转、凹陷、冲塞和开裂等情况。Wierzbicki[36]在能量原理的基础上研究了薄板发生接触爆炸后产生的花瓣开裂现象，计算了薄板的撕裂和花瓣旋转过程中的能量损耗。因为接触爆炸较为复杂，近年来，其模拟数值技术发展水平并不高，现在常用的CEL和ALE的方法模拟舰船接触爆炸，但是许多学者认为这种方法仅适用于没有发生网格高度畸变的情况，不然模拟数值的准确性无法得到保证。对于实船爆炸的情况也有学者进行了研究。吉田隆以二战期间日本爆炸的舰船作为研究对象，记录并分析了舰船的破损情况，获得了接触爆炸下舰船破口尺寸的经验公式。澳大利亚海军利用MK-48ADCAP鱼雷击沉了退役的Torrens护卫舰。2005年，美国用鱼雷等武器实弹攻击了一艘退役的航空母舰，这也是世界上被击沉的最大战舰，但是由于此次实验数据涉及军事机密，因此未见大量研究文献和研究数据。我国对于水下接触爆炸的研究起步较晚，相关参考文献数量较少。朱锡[37]以船体板架为研究对象进行水下接触爆炸试验，此次实验探究了加强筋对于接触爆炸破口尺寸的影响程度。王善以复杂板壳结构为研究对象，探索了水下接触爆炸过程中的动态响应情况，提取了破口半径的估算公式。张振华[38]根据Wierzbicki研究利用Hamilton变分原理进一步获取了接触爆炸中薄板花瓣数量、药量和破口大小之间的关系。我国在进行水下接触爆炸研究过程中都是使用通用软件进行分析，没有自主知识产权，而且缺乏对软件内部算法的认识，因此对于舰船结构水下接触爆炸的毁伤机理等研究一直无法获得较大进展。进行水下爆炸对于舰船结构损伤情况的研究是为了服务于舰船防护结构设计，提升舰船水下抗爆炸水平。世界海军强国已经进行了大量研究，提供了较为可靠的水下舰船防护结构设计方案。现阶段世界上常用的舰船保护结构有3种：第一，将80%空腔的抗冲击瓦铺设在舰船表面，利用水、空气、船体间的阻抗失配抵消爆炸产生的冲击波，减轻水下爆炸对舰船结构的破坏。第二，利用钢-泡沫夹层板或其他特殊结构作为船体外板，不仅可以利用阻抗失配原理对抗爆炸冲击，其中的泡沐等结构还能够吸能。第三，在船舷部分设置防雷舱，最外侧是膨胀舱，此部分为空舱，可以抵消水下爆炸冲击波，并预留出外板变形的空间；第二层是吸收舱，此部分为液体舱，可以减缓炸弹碎片和外板碎片抛射速度；第三层也是空舱，可以进一步抵消冲击波对于舰船防护板的冲击。由于此部分内容涉及大量军事机密，缺乏可参考文献，无法进一步研究其结构形式、参数和机理的具体情况。我国在舰船防护结构方面亦进行了广泛探索。目前国内对水下爆炸载荷作用下的舰船防护研究均是采用理论和试验方法，汪玉[39]利用波动理论和Taylor平板模型针对抗冲击瓦在水下非接触爆炸种的缓冲作用进行了深入研究。谌勇[40]针对橡胶夹芯覆盖层保护加筋方盒的情况进行研究，结果表明其能够大幅度减轻冲击波作用于物体结构过程中的峰值和冲量。黄超[41]以钢夹层板为对象研究其在水下爆炸时的抗变形和吸能情况，结果证明钢夹层板的抗爆性显著高于普通钢板。汪玉[42]研究了聚乙烯泡沫夹层结构在水下爆炸时的变化情况，结果显示可以利用夹层结构对抗水下爆炸产生的冲击波。参考文献[1]ZhangShengli,SunQian,ZhangMeng,ZengHang,WangShuming.Underwatertargetdetectionwithquantumillumination[J].BeijingInstituteofTechnology(China);BeijingInstituteofSpaceMechanicsandElectricity(China);NanjingUniv.(China);KunmingInstituteofPhysics(China);InstituteofSemiconductors,ChineseAcademyofSciences(China);TheShanghaiInstituteofTechnicalPhysicsoftheChineseAcademyofSciences(China);NationalUniv.ofDefenseTechnology(China),2022,12169.[2]WangXinhua,ZhuYungang,LiDayu,ZhangGuang.UnderwaterTargetDetectionBasedonReinforcementLearningandAntColonyOptimization[J].JournalofOceanUniversityofChina,2022,21(2).[3]LeiFei,TangFeifei,LiShuhan.UnderwaterTargetDetectionAlgorithmBasedonImprovedYOLOv5[J].JournalofMarineScienceandEngineering,2022,10(3).[4]FanXinnan,LuLiang,ShiPengfei,ZhangXuewu.Anovelsonartargetdetectionandclassificationalgorithm[J].MultimediaToolsandApplications,2022,81(7).[5]TianYiwei,LiuMeiqin,ZhangSenlin,ZhouTian.Underwatermulti-targetpassivedetectionbasedontransientsignalsusingadaptiveempiricalmodedecomposition[J].AppliedAcoustics,2022,190.[6]王慧敏,霍冠英,周亚琴,余大兵.基于偏振成像和显著区域自补偿的水下显著目标检测[J/OL].计算机应用研究:1-8[2022-04-11].DOI:10.19734/j.issn.1001-3695.2021.11.0619.[7]LiGuohui,HouYongming,YangHong.AnewDuffingdetectionmethodforunderwaterweaktargetsignal[J].AlexandriaEngineeringJournal,2022,61(4).[8]CaiLiangwei,WangCeng,XuYuan.AReal-TimeFPGAAcceleratorBasedonWinogradAlgorithmforUnderwaterObjectDetection[J].Electronics,2021,10(23).[9]李宝奇,黄海宁,刘纪元,刘正君,韦琳哲.基于改进SSD的水下光学图像感兴趣目标检测算法研究[J/OL].电子与信息学报:1-8[2022-04-11].[10]李宝奇,黄海宁,刘纪元,刘正君,韦琳哲.基于改进SSD的合成孔径声呐图像水下多尺度目标轻量化检测模型[J].电子与信息学报,2021,43(10):2854-2862.[11]王璐,王雷欧,王东辉.基于Faster-rcnn的水下目标检测算法研究[J].网络新媒体技术,2021,10(05):43-51+58.[12]ZhengYunliang,YuMengxue,MaZi’ao,LiuRong,LiuYang.UnderwaterTargetDetectionBasedonDeepNeuralNetworkandImageEnhancement[J].JournalofPhysics:ConferenceSeries,2021,2029(1)[13]喻明毫,高建瓴.轻量级水下目标检测器LUDet[J/OL].计算机工程与科学:1-8[2022-04-11].[14]DiptaGomes,A.F.M.SaifuddinSaif.RobustUnderwaterFishDetectionUsinganEnhancedConvo