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    無所不能的 MATLAB | 使用圖像處理和人工智能定位羅馬沉船

      2020年06月11日  

      考古學家最近在地中海東部發現一艘羅馬沉船。盡管已有 2000 年歷史,但這艘船及其貨物均處于良好狀態。該沉船以附近的羅馬帝國港口 Fiskardo 命名,是該地區迄今為止發現的最大沉船。Fiskardo 號裝滿酒罐——這是羅馬帝國用于運輸葡萄酒、谷物和橄欖油等商品的大型陶罐。

      CNN 報道稱:“這項調查是由希臘佩特雷大學(University of Patras)的‘海洋之神’網絡使用人工智能圖像處理技術進行的?!?/P>

    Fiskardo 號殘骸的聲納圖像。圖片來源:希臘凱法利尼亞島愛奧尼亞水族館

    考古學家使用人工智能進行圖像處理

      Fiskardo 號殘骸是由希臘佩特雷大學的 George Ferentinos 及其同事發現的。該團隊將這一發現發表在《考古科學雜志》上。

      該團隊使用一種稱為側掃聲納的聲納成像技術來探索愛奧尼亞海凱法利尼亞島海岸附近的海底。探險隊分兩個階段完成勘測。首先,使用“普查”進行快速、高密度的掃描,以確定調查區域的總體海景,確定潛在的海底目標。接下來,完成“特定地點勘測”,以實現對可能與沉船相關的潛在海底目標的詳細掃描。

    普查船位于海床上方40m處,拖曳著斜距為1000米、發射頻率為100千赫的水下聲納成像裝置。圖片來源:Ferentinos 等

      普查于 2013年7月完成。對 2000 年前沉沒的船只進行定位,需要的不僅僅是標準的聲納勘測:在勘測階段,該團隊使用了一種基于圖像的自動目標檢測工具 SonarClass 來識別潛在的沉船。
      SonarClass 是 MATLAB 的工具箱,由希臘佩特雷大學的 George Papatheodorou 和 Elias Fakiris 開發。SonarClass 提供 AI 圖像處理技術對海底圖像進行分類。它用于確定潛在沉船的確切位置,使用 AI 分析圖像中捕獲的紋理,以確定相關區域。

    SonarClass 校準結果(L)和分類模塊(R)。圖片來源:Fakiris 等

      研究人員指出:“在處理側掃聲納海底圖像時使用客觀計算機視覺技術,是將潛在的古代沉船目標與具有相似聲學特征的其他海底特征分離的重要工具?!?/P>

      一旦團隊能夠通過普查確定殘骸的位置,他們便進入了探險的第二階段。為了進行特定地點的勘測,他們在遙控船和潛水員的幫助下獲得了詳細的視覺和聲納圖像。這些詳細的圖像被拼接在一起后,在殘骸的輪廓內產生了令人難以置信的酒罐圖像。

    Fiskardo 號殘骸正射馬賽克圖的放大。在(a)中可以清楚地看到酒罐的形狀。在(b)中,各個酒罐的位置標記為黃色。圖片來源:Ferentinos 等

    古跡保護

      這批貨物易碎,很容易受該地區人類活動的影響。捕獲的圖像顯示已經出現了一些損壞:有一條 1m 寬的溝槽(在下面的聲納圖像中標記為“TZ”),該溝槽中的酒罐已清除。研究人員認為,這是由于錨拖過沉船現場造成的。希望這項先進技術能夠讓研究人員限制在歷史遺跡地區使用錨,保護這一發現和其他歷史發現不受進一步破壞。

      研究人員指出:“隨著每年在 Fiscardo 港口外停泊游艇和游輪的數量不斷增加,沉船遭受此種人類活動破壞的風險將不斷增加?!?/P>

    高分辨率“特定地點勘測”在聲納圖像上清楚地顯示了一堆橢圓形的船運酒罐貨物和位于海底的單個酒罐。圖片來源:Ferentinos 等

      Fiskardo 號并不是這次探險發現的唯一殘骸。據《新聞周刊》報道,“在聲納勘測期間,研究小組還發現了三個幾乎完好的二戰殘?。簝伤掖鸵患茱w機?!?/P>

    標簽:MATLAB MathWorks我要反饋
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