நீருக்கடியில் கேமரா இலக்கு அங்கீகாரம்

இமேஜிங் கொள்கை சரிசெய்தல்: நீருக்கடியில் கேமராக்களின் ஆப்டிகல் சிஸ்டம் நீரின் செயல்பாட்டுக் குறியீட்டின் அடிப்படையில் உகந்ததாக உள்ளது. நீரின் ஒளிவிலகல் குறியீடு தோராயமாக 1.33 ஆகும், இது காற்றிலிருந்து வேறுபட்டது, ஒளிவிலகல் மற்றும் ஒளிக்கு வழிவகுக்கிறது. எனவே, லென்ஸ் வடிவமைப்பு ஒப்பீட்டளவில் தெளிவான படங்களை உறுதி செய்ய இந்த காரணிகளை கருத்தில் கொள்ள வேண்டும். உதாரணமாக, சிறப்பு வைட்-ஆங்கிள் லென்ஸ்கள் பயன்படுத்துவதன் மூலம், பிம்பத்தின் சிதைவை ஓரளவு குறைக்கலாம்.

பட முன் செயலாக்கம்: சிக்கலான நீருக்கடியில் சூழலின் காரணமாக, படங்களுக்கு நிறத்தை சரிசெய்யவும், மாறுபாட்டை அதிகரிக்கவும் பெரும்பாலும் முன் செயலாக்கம் தேவைப்படுகிறது. நீரினால் உறிஞ்சப்படும் ஒளியின் குறிப்பிட்ட அலைநீளங்களுக்கு ஈடுசெய்யும் வண்ணம் திருத்தம், மற்றும் நீருக்கடியில் படங்கள் பொதுவாக குறைந்த மாறுபாட்டைக் கொண்டிருப்பதால், மாறுபாடு மேம்பாடு ஆகியவை இதில் அடங்கும். ஹிஸ்டோகிராம் சமன்படுத்துதல் போன்ற முறைகள் பின்னணியில் இருந்து இலக்கு பொருட்களை வேறுபடுத்துவதை எளிதாக்குவதன் மூலம் மேம்படுத்தலாம்.

வடிவ அம்சங்கள்: நீருக்கடியில் இலக்கு அங்கீகாரத்திற்கான வடிவம் ஒரு முக்கியமான அம்சமாகும். ஏனெனில், நீருக்கடியில் தொல்பொருள் ஆராய்ச்சியில், பழங்கால கப்பல் உடைந்த துண்டுகளின் வடிவம் ஒழுங்கற்ற தொகுதிகளாக இருக்கலாம் அல்லது குறிப்பிட்ட வடிவியல் வடிவங்களைக் கொண்டிருக்கலாம். கேனி கண்டறிதல் போன்ற விளிம்பு கண்டறிதல் அல்காரிதம்கள், இலக்கு பொருள்களின் விளிம்பு வரையறைகளை பிரித்தெடுக்க பயன்படுத்தப்படலாம், அவை அங்கீகாரத்திற்கான முக்கிய துப்புகளாக செயல்படுகின்றன.

அமைப்பு அம்சங்கள்: பல நீருக்கடியில் இலக்குகள் தனித்துவமான அமைப்புகளைக் கொண்டுள்ளன. உதாரணமாக, பவளப்பாறைகள் சிக்கலான மற்றும் மென்மையான அமைப்புகளைக் கொண்டுள்ளன, அதே நேரத்தில் மீன் செதில்கள் அவற்றின் தனித்துவமான அமைப்பைக் கொண்டுள்ளன. சாம்பல்-நிலை இணை நிகழ்வு போன்ற அமைப்பு பகுப்பாய்வு முறைகளைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம், அடையாளம் காணப் பயன்படும் கடினத்தன்மை மற்றும் திசைத்தன்மை உள்ளிட்ட இலக்குப் பொருட்களின் அமைப்பு அம்சங்களைப் பிரித்தெடுக்கலாம்.

வண்ண அம்சங்கள்: நிறங்கள் சிதைக்கப்பட்டாலும், அவை இன்னும் ஓரளவிற்கு ஒரு அம்சமாகப் பயன்படுத்தப்படலாம். உதாரணமாக, சில வெப்பமண்டல மீன்கள் பிரகாசமான வண்ணங்களைக் கொண்டுள்ளன. வண்ண வரைபடங்களைப் பிரித்தெடுப்பதன் மூலம் அல்லது வண்ணத் திருத்தப்பட்ட படங்களிலிருந்து வண்ணத் தருணங்களைக் கணக்கிடுவதன் மூலம், அங்கீகாரத்திற்கு உதவ வண்ண அம்சங்களைப் பயன்படுத்தலாம். கூடுதலாக, வெவ்வேறு நீருக்கடியில் உள்ள உயிரினங்கள் அல்லது பொருள்கள் குறிப்பிட்ட நிறமாலை பட்டைகளின் கீழ் தனித்துவமான வண்ண பண்புகளைக் கொண்டிருக்கலாம்.

டெம்ப்ளேட் பொருத்துதல் அடிப்படையிலான அல்காரிதம்கள்: நீருக்கடியில் பைப்லைன் ஆய்வு போன்ற இலக்கு பொருளின் வடிவ பண்புகள் நன்கு வரையறுக்கப்பட்டிருந்தால், குழாயின் வடிவம் மற்றும் அளவு முன்கூட்டியே அறியப்பட்டால், இலக்கு பொருளின் டெம்ப்ளேட் படத்தை கைப்பற்றியவற்றுடன் பொருத்த முடியும். படம். இயல்பாக்கப்பட்ட குறுக்கு-தொடர்பு குணகம் போன்ற ஒற்றுமை நடவடிக்கைகளைக் கணக்கிடுவதன் மூலம், இலக்கு பொருளின் இருப்பு மற்றும் நிலையை தீர்மானிக்க முடியும்.

இயந்திர கற்றல் அல்காரிதம்கள்:

மேற்பார்வையிடப்பட்ட கற்றல்: இது நீருக்கடியில் பட தரவுத்தொகுப்பு என்று பெயரிடப்பட்ட பயிற்சியை உள்ளடக்கியது. உதாரணமாக, பல்வேறு வகையான மீன்களின் லேபிளிடப்பட்ட படங்கள் இருந்தால், வடிவ அமைப்பு மற்றும் வண்ணம் போன்ற அம்சங்களை உள்ளீடுகளாகவும், மீன் வகையை வெளியீட்டு லேபிளாகவும் பயன்படுத்தலாம். ஆதரவு திசையன் இயந்திரங்கள் (SVM) மற்றும் முடிவு மரங்கள் போன்ற அல்காரிதங்கள் வகைப்பாடு பயிற்சிக்கு பயன்படுத்தப்படுகின்றன. புதிய நீருக்கடியில் உள்ள படங்களில் மீன் வகைகளை அடையாளம் காண பயிற்சி பெற்ற மாதிரியைப் பயன்படுத்தலாம்.

மேற்பார்வை செய்யப்படாத கற்றல்: இது கடல் தளத்தில் புதிதாக கண்டுபிடிக்கப்பட்ட அறியப்படாத உயிரியல் சமூகங்கள் போன்ற முன் அறிவு இல்லாத இலக்குகளுக்கானது. K- அதாவது கிளஸ்டரிங் போன்ற கிளஸ்டரிங் அல்காரிதம்கள், அவற்றின் அம்சங்களின் அடிப்படையில் குழு இலக்குகளைப் பயன்படுத்தலாம், பின்னர் ஒவ்வொரு குழுவிற்கும் உள்ள இலக்குகளை மேலும் பகுப்பாய்வு செய்யலாம்.

ஆழ்ந்த கற்றல் அல்காரிதம்கள்:

கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்குகள் (சிஎன்என்): இது நீருக்கடியில் இலக்கை அடையாளம் காண ஒரு சிறந்த முறையாகும். எடுத்துக்காட்டாக, பல கன்வல்யூஷனல் அடுக்குகள், பூலிங் லேயர்கள் மற்றும் முழுமையாக இணைக்கப்பட்ட அடுக்குகளைக் கொண்ட ஒரு சிஎன்என் கட்டமைக்கப்படலாம். பல நீருக்கடியில் உள்ள படங்களை பயிற்சித் தரவுகளாகப் பயன்படுத்துவதன் மூலம், நெட்வொர்க் தானாக இலக்கு பொருள்களின் உயர்நிலை அம்சங்களைக் கற்றுக்கொள்ள முடியும். உதாரணமாக, ஒரு நீருக்கடியில் ரோபோவிற்கான இலக்குகளை கனிமங்கள் அல்லது கப்பலின் பாகங்கள் என அங்கீகரிப்பதில், CNN இந்த இலக்குகளின் சிக்கலான அம்சங்களை அறிந்து, அதன் மூலம் உயர் துல்லியமான அங்கீகாரத்தை அடைய முடியும்.

சோனார் சென்சார்களுடன் இணைதல்: நீருக்கடியில் சூழல்களில், இலக்கு பொருளின் தூரம் மற்றும் அளவு பற்றிய தகவல்களை சோனார் வழங்க முடியும். நீருக்கடியில் உள்ள கேமராக்கள் மற்றும் சோனார் சென்சார்களின் தரவு மூலம், இலக்கு பொருளைப் பற்றிய விரிவான புரிதலை அடைய முடியும். எடுத்துக்காட்டாக, நீருக்கடியில் தேடுதல் மற்றும் மீட்பு நடவடிக்கைகளில், சாத்தியமான மனித இலக்கின் தோராயமான நிலை மற்றும் வரம்பைக் கண்டறிய முடியும், பின்னர் நீருக்கடியில் கேமரா இலக்கு என்பதைத் தீர்மானிக்க துல்லியமான காட்சி அங்கீகாரத்திற்காக இந்தத் தகவலைப் பயன்படுத்தலாம்.

ஆப்டிகல் சென்சார்களுடன் ஃப்யூஷன்: நீருக்கடியில் உள்ள கேமரா பல நிறமாலை கேமராவாக இருந்தால், இலக்கு அறிதல் திறன்களை அதிகரிக்க LiAR போன்ற மற்ற ஆப்டிகல் சென்சார்களுடன் இணைக்கலாம். வெவ்வேறு ஆப்டிகல் சென்சார்கள் இலக்கு பொருளைப் பற்றிய வெவ்வேறு அம்சத் தகவலை வழங்க முடியும், மேலும் இந்தத் தகவலை இணைப்பதன் மூலம், இலக்கு அங்கீகாரத்தின் துல்லியம் மற்றும் வலுவான தன்மையை மேம்படுத்த முடியும்.