子計畫四：水下人工智慧影像辨識與重建(2/2)

近年來自主水下載具在軍事防衛、資源探索、生物識別、海底管線檢修與救援等領域之應用需求漸增。有鑑於人工智慧全面地爆發成長，且影像感測器為自主水下載具之重要感測器，基於深度學習之水下影像處理已成為未來重要的發展趨勢。因應上述創新技術需求，本計畫開發具前瞻性之水下影像辨識與重建技術，以補足目前技術缺口，使自主水下載具裝置之應用範疇能更多元地拓展。本計畫於107年中，建構出高效率水下物件偵測網路，並提出用於解決水下影像色彩及品質不佳之色彩還原網路，本計畫於108年中，建構陸上影像除霧演算法，作為後續水下影像除霧方法的前導架構，並提出基於HDR影像的攝影機位置計算與物體3D重建，實驗結果顯示(i)本計畫水下物件偵測網路可於低功耗嵌入式晶片系統達到高準確率及低運算量的特性，(ii)水下影像色彩校正網路之生成出最為自然且正確的色彩，將水下影像所衰減的色彩完整還原，(iii)陸上影像除霧演算法可以更好地保持影像中的紋理與色彩信息，(iv)攝影機位置計算與物體3D重建方法在光線不足的環境下具有良好的性能，深具將3D重建系統擴展至水下場景之適用性。此些技術將用於建立一套完整的水下影像感測器相關應用，未來透過所研發之各項技術整合與優化，可發展出適用於各種水下環境之水下人工智慧影像辨識與重建系統，因應未來自主水下載具之需求。