近日，中国科学院西安光机所海洋光学技术研究室吴国俊研究员团队在复杂水环境自主水下航行器（AUV）光学对接领域取得重要进展，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）。相关研究成果发表于Information Fusion，论文第一作者为西安光机所工程师苗宇宏，通讯作者为吴国俊研究员。

AUV光学对接是水下持久观测、设施巡检与资源勘探等长航时海洋任务的关键支撑技术，对水下图像中信标的精确检测与定位，直接决定对接的可靠性与安全性。然而，水体及悬浮颗粒的吸收与散射会使信标图像出现对比度下降、边缘模糊、结构畸变等严重而多变的退化，且退化程度随浊度、光照与目标距离实时变化。传统方法稳健性有限，深度学习方法又依赖大规模标注样本训练与GPU算力，难以在算力、功耗受限的AUV搭载场景中部署。

针对这一难题，团队提出物理引导与几何约束融合的PGF-ULB框架：依据水下成像物理模型抑制后向散射、衰减前向散射光晕，突出信标本体；借助信标径向对称的几何特性构造抗退化结构线索；再由条件随机场（CRF）按两条线索各自的可信度进行自适应融合。整个框架无需深度学习训练与人工调参，也不依赖GPU算力，在普通CPU上即可实时运行，便于AUV搭载部署。

图1：面向AUV光学对接的水下光信标稳健检测技术示意图

团队依托湖试与近海实测试验，构建了包含800幅像素级标注图像的ULBSOD基准数据集，覆盖坐底式、笼式、抓取式等多种对接站构型及不同浊度、光照与目标尺度条件，并与涵盖传统方法、深度学习方法及水下专用方法的9种代表性算法进行对比。结果显示：ULBSOD基准数据集上，PGF-ULB检测成功率达100%、F1分数达0.996，质心定位平均误差仅0.384像素（不足1像素，达亚像素级精度），结构一致性（S-measure）达0.927，各项主要指标全面领先

图2：不同退化条件下的定性对比图

团队进一步将PGF-ULB接入下游单目位姿估计流程，开展面向实际对接的视觉导引实验，检验“检测-位姿估计-视觉导引”的全链路性能。结果显示：航行器位姿可用率由最佳深度学习方法（U2Net）的86.13%大幅提升至99.52%，即对接全程几乎不间断地输出位姿；估计的对接轨迹平滑连续并准确收敛至对接站，可为自动对接控制提供连续可靠的位姿信息，大幅提升复杂水环境下水下对接作业的稳定性与安全性。

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。为浑浊、多变水下环境中主动光信标的稳健感知提供了一条可解释、计算高效、易于AUV搭载部署的技术路径。”

相关成果有望为上述场景提供支撑，服务海洋立体观测、水下工程运维、海洋资源开发等国家需求。

研究得到国家重点研发计划资助。