▍郭宸孜、蔡淼

今年6月，泰坦號(hào)觀光艇失聯(lián)，五名富豪乘客葬身海底，這也讓水域分析、水下定位與水下救援成為全球關(guān)注的話題。

近日，來自美國伊利諾伊大學(xué)香檳分校（UIUC）的Viktor Gruev教授與David Forsyth教授團(tuán)隊(duì)合作，提出了一種基于偏振光學(xué)的水下定位方案，首次實(shí)現(xiàn)了全天候的水下地理定位。該文章以“Polarization-Based Underwater Geolocalization with Deep Learning”為題發(fā)表在卓越行動(dòng)計(jì)劃高起點(diǎn)新刊eLight。

該工作通過偏振光學(xué)成像追蹤太陽位置，以確定水下位置，同時(shí)基于上千萬張偏振敏感的全球真實(shí)水域圖片進(jìn)行深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練，首次實(shí)現(xiàn)了在公海、清水或是低能見度水域等不同環(huán)境下的全天候水下定位。作者認(rèn)為，一旦確定了水下地理位置，人類就有望利用該信息進(jìn)行自主水下導(dǎo)航，更深入的理解水下世界。對(duì)于該重大突破，UIUC聯(lián)合EurekAlert、ScienMag、Tech Xplore等多家媒體聯(lián)合發(fā)布了工作解析視頻。

地球水域是一個(gè)高度復(fù)雜的動(dòng)態(tài)環(huán)境，對(duì)人類的生存與發(fā)展具有極其重要的意義。然而，對(duì)水域的現(xiàn)場監(jiān)測仍然面臨著諸多挑戰(zhàn)。水下采樣機(jī)器人為準(zhǔn)確的監(jiān)測效果，但主要挑戰(zhàn)之一來源于水下地理定位技術(shù)的缺乏，因?yàn)槲覀兪熘腉PS導(dǎo)航信號(hào)無法穿透水面，盡管聲學(xué)導(dǎo)航可以為水下定位提供一定方案，但其僅能在非常有限的覆蓋范圍內(nèi)工作，而且精度較差。

據(jù)此，受“許多動(dòng)物通過感知天空或水中的偏振敏感信息以幫助其遷徙”這一自然現(xiàn)象啟發(fā)，很久之前，研究人員們就提出，從水下觀看時(shí)，天空中的偏振模式在清澈淺水中的斯涅耳窗（Snell window）內(nèi)是可見的，或許可用于地理定位和導(dǎo)航。然而，很長時(shí)間內(nèi)，研究人員都認(rèn)為水下光主要是水平偏振的，因此不適合地理定位，直到20世紀(jì)后才發(fā)現(xiàn)并不正確。在2018年，本文作者Gruev教授在清水域中使用偏振成像實(shí)現(xiàn)了精度為1970公里的水下地理定位，文章發(fā)表于Science Advances。

但是，在夜間或是在全球廣泛存在的低能見度渾水域中，仍舊無法實(shí)現(xiàn)水下地理定位。這來自于兩大主要挑戰(zhàn)：1）渾水中的偏振被認(rèn)為是水平的；2）沒有夜間水下偏振模式的觀測記錄。因此，如果能夠?qū)崿F(xiàn)復(fù)雜水域（渾水和夜間水域）的水下地理定位，無疑對(duì)全球水域研究具有極其重要的意義和現(xiàn)實(shí)價(jià)值。

在散射系數(shù)較低（0.001 m?1）的開闊海域或低營養(yǎng)淡水中，水下偏振模式可以通過單一散射模型準(zhǔn)確表示，但對(duì)于散射系數(shù)較高的水域、夜間水域，基于散射模型的水下地理定位方法就變得不可行。在本研究中，研究團(tuán)隊(duì)表明了低能見度水域中的日光以及高能見度和低能見度水域中的夜光產(chǎn)生的偏振模式可以實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的地理定位。

首先，研究團(tuán)隊(duì)使用能夠記錄全球四個(gè)地點(diǎn)的徑向偏振光場的水下攝像機(jī)收集了約1000萬張實(shí)際圖像，組成了用于訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集。然后，該團(tuán)隊(duì)訓(xùn)練了一個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)全向鏡頭收集的水下偏振角 (AoP) 圖像，結(jié)合相機(jī)位置傳感器數(shù)據(jù)來預(yù)測地理位置（圖一）。研究團(tuán)隊(duì)采用了RI-ResNet（rotation-invariant ResNet）深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，并加入了RDM架構(gòu)（recurrent denoising module），使得該方案能夠建立起水下偏振模式的時(shí)空聯(lián)系。研究團(tuán)隊(duì)將該模型與參數(shù)驅(qū)動(dòng)模型進(jìn)行了跨時(shí)間、日期以及不同能見度水域下的水下地理定位精度的全方位比較（圖三）。結(jié)果顯示，使用偏振信息而不是僅強(qiáng)度圖像可以在較為復(fù)雜的水域中實(shí)現(xiàn)優(yōu)越的地理定位精度（圖四，圖五）。

這一研究成果為水下地理定位技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展開辟了更廣闊的研究前景，同時(shí)也為全球范圍內(nèi)的水域研究提供了一種新的有效途徑，對(duì)后續(xù)其他相關(guān)領(lǐng)域的研究具有極其重要的價(jià)值。

圖一：白天和夜間，低能見度和高能見度水域中，基于天基水下偏振信息的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)水下地理定位方法。 (a)-(c) 我們?cè)诟吣芤姸群偷湍芤姸人虿渴鹆藥в腥蜱R頭的水下偏振敏感成像系統(tǒng)，以收集所需的數(shù)據(jù)。每張圖旁邊都顯示了測量的偏振角 (AoP，angle of polarization) 的偽彩色圖像以及將觀察到的AoP與參數(shù)模型預(yù)測進(jìn)行比較的圖表。可以看出參數(shù)模型的預(yù)測在低能見度水域中不可靠，并且在夜間無效。(d) 我們選擇了全球地圖上所示的四個(gè)不同地點(diǎn)來收集水下數(shù)據(jù)并評(píng)估我們地理定位方法的有效性。(e) 我們的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與粒子濾波器結(jié)合使用AoP圖像序列來估計(jì)相機(jī)的位置緯度和經(jīng)度。

圖二：(a)水下偏振模式主要是由光在空氣-水界面之間的折射和水介質(zhì)內(nèi)的散射產(chǎn)生的。這些模式可以使用穆勒矩陣（Mueller matrices）進(jìn)行數(shù)學(xué)建模。(b) 粒子濾波器 (PF, particle filter) 通道以紅色顯示高概率粒子，以藍(lán)色顯示低概率粒子。(c,d) 我們提出的網(wǎng)絡(luò)模型包括RI-ResNet（rotation-invariant ResNet） 架構(gòu)，該架構(gòu)用RI卷積層對(duì)應(yīng)地替換每個(gè)卷積層，并考慮全向圖像中的徑向空間結(jié)構(gòu)。(e) RDM（recurrent denoising module）架構(gòu)涉及一個(gè)雙向循環(huán)網(wǎng)絡(luò)，用于對(duì)圖像之間的時(shí)間依賴性進(jìn)行建模。

圖三：在低能見度和高能見度水域進(jìn)行全天時(shí)的地理定位。頂行（（a）和（b））和底行（（c）和（d））分別顯示了使用參數(shù)模型和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的地理定位精度，左列和右列分別表示了高能見度和低能見度水域。由于參數(shù)模型在納入導(dǎo)致水下偏振的所有物理因素的建模上存在缺陷，因此基于參數(shù)的水下地理定位在低能見度水域中的精度為中等到低。相比之下，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)地理定位在高能見度和低能見度水域全天都表現(xiàn)良好。各個(gè)地圖分別顯示中午和一天結(jié)束時(shí)地理位置的粒子濾波器估計(jì)的協(xié)方差的平均值（三角形和菱形）和第一標(biāo)準(zhǔn)偏差（實(shí)線和虛線）。箱線圖代表南北（紫色）和東西（橙色）地理定位預(yù)測誤差的中位數(shù)和上/下四分位數(shù)。

圖四：北馬其頓奧赫里德湖50 m深度的水下地理定位數(shù)據(jù)。50 m深度處，幾個(gè)小時(shí)內(nèi)得到的(a)太陽角誤差和(b)地理定位誤差。

圖五：不同月相下夜間的地理定位精度。 (a) 全球地圖顯示新月和滿月階段四個(gè)站點(diǎn)（十字符號(hào)）地理位置的粒子濾波器估計(jì)的平均值（由菱形表示）和第一標(biāo)準(zhǔn)差（由實(shí)線表示）。(b) 箱線圖表示南北（紫色）和東西（橙色）地理定位預(yù)測誤差的中位數(shù)和上/下四分位數(shù)。

| 論文信息 |

Bai, X., Liang, Z., Zhu, Z., et al. Polarization-based underwater geolocalization with deep learning.eLight 3, 15 (2023). 

https://doi.org/10.1186/s43593-023-00050-6

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