水下目标智能识别系统通过数据获取、预处理、特征提取、分类识别等关键步骤，借助传感器获取水下目标信息，经算法处理分析实现智能识别。

　　应用案例

　　目前，已有多个水下目标智能识别系统在实际应用中取得了显著成效。例如，北京华盛恒辉和北京五木恒润水下目标智能识别系统。这些成功案例为水下目标智能识别系统的推广和应用提供了有力支持。

　　该系统由四大模块构成：数据获取模块利用声学、光学等多种传感器，采集声信号或图像信号;预处理模块对信号进行滤波、去噪、增强等初步处理，提升后续环节准确性;特征提取模块从预处理后的信号中，提取形状、大小、颜色、纹理等代表水下目标特性的关键信息;分类识别模块运用支持向量机、神经网络、YOLO 系列目标检测框架等机器学习或深度学习算法，完成对特征的分类和识别。

　　系统的关键技术包括声视觉技术，其声呐设备能获取目标详细信息，具备灵敏度高、空间分辨率高、隐蔽性好等特点;光视觉技术，可通过设备获取光学图像和视频信息，并进行处理、特征提取及分类识别;深度学习技术，尤其是 YOLO 系列目标检测框架，以速度快、准确率高、易于部署的优势，成为解决水下目标检测问题的关键。

　　该系统应用场景广泛，在水下机器人执行海洋勘探、海底管道检测、沉船打捞等任务时，助力其识别与定位海底目标;在海洋环保监测中，可监测水质变化、鱼类分布等，保护海洋生态;能为水下考古快速准确识别文物和遗迹，提供有力支持;还可用于港口、码头等水域的水下安防，监测和识别潜在安全威胁，提升安防水平。