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水下图像增强的多尺度级联注意网络
水下环境的复杂性以及水中的轻衰减和散射通常会导致水下图像中的质量降解，包括颜色失真和细节模糊。为了消除水下成像中的障碍，我们提出了一种基于级联注意网络MSCA-NET的水下图像增强方法。特别是该方法设计了一个注意引导的模块，该模块以串行和并行方式连接通道和像素的注意，以同时实现通道特征的重新填充和特征表示增强。之后，我们提出了一个多尺度特征集成模块，以捕获图像中不同尺度的信息和详细信息。同时，引入了残留连接，以通过从浅水功能中获取更详细的信息来帮助深度功能学习。我们在各种水下数据集上进行了广泛的实验，结果表明，与最新的水下图像增强方法相比，我们的方法仍然具有优势。
基于改进的Segformer的水下图像的语义分割
水下图像细分对于诸如水下探索，海洋环境监测和资源开发等任务至关重要。尽管如此，鉴于水下环境的复杂性和可变性，改善模型准确性仍然是水下图像分割任务中的关键挑战。为了解决这些问题，本研究提出了基于标准Segformer模型的水下图像的高性能语义分割方法。首先，Segformer中的混合变压器主链被Swin Transformer替换，以增强特征提取并促进对全局上下文信息的有效获取。接下来，在骨干的下采样阶段和解码器中引入了有效的多尺度注意（EMA）机制，以更好地捕获多尺度特征，从而进一步提高了细分精度。此外，将特征金字塔网络（FPN）结构合并到解码器中，以在多个分辨率下组合特征图，从而使模型可以有效地集成上下文信息，从而在复杂的水下环境中增强了鲁棒性。对SUIM水下图像数据集进行测试表明，拟议的模型在多个指标上达到了高性能：联合（MIOU）的平均相交（MIOU）为77.00％，平均召回（MRECALL）为85.04％，平均精度（Mprecision）为89.03％，为89.03％，F1Score（MF1Score（Mf1score）为86.63％）。与标准Segformer相比，MIOU的提高3.73％，MRECALL为1.98％，Mprecision的3.38％和MF1Score的2.44％的提高，参数增加了989万。结果表明，所提出的方法通过最小的其他计算实现了出色的分割精度，从而显示了水下图像分割中的高性能。
基于对比学习的水下图像增强和检测方法
摘要：水下图像遭受颜色失真和细节的损失，这严重影响了水下机器人的视觉感知能力。为了提高检测准确性，提出了一个多任务学习框架，以基于对比度学习的水下图像增强和对象检测提出了多任务学习框架，这不仅会产生视觉上友好的图像，还可以提高对象检测精度，从而实现对象检测任务的图像增强图像。为了解决不清楚目标纹理特征的问题，用于检测任务的区域生成模块用于构建用于对比性学习的正面和负面图像块，以确保目标区域更接近特征空间中的原始图像。此外，检测到的梯度信息用于指导图像增强方向，有益于目标检测。此外，提出了一种基于循环生成对抗网络的图像翻译方法来学习和保留图像增强的清晰图像特征，从而消除了对配对的水下图像的需求并减少了数据要求。最后，在EUVP，U45和UIEB数据集上对增强算法进行了验证，并且在RUOD，URPC2020和RUIE数据集上验证了检测算法。实验结果表明，所提出的算法可以在主观视觉中有效纠正颜色失真，同时保留原始图像和目标的结构纹理。就客观指标而言，峰值信噪比达到24.57 dB，结构相似性达到0.88。在更快的R-CNN（基于区域的卷积神经网络）和Yolov7（您只看一次，版本7）算法后，检测精度平均提高了2％。关键字：水下图像增强；对比学习；循环生成对抗网络；对象检测
下图显示了截至2025年1月1日生效的法院费用，并适用于该日期或之后评估或收取的所有费用，除非
1在2024年的短会上，没有对刑事法院费用和费用进行任何更改。2第20章费用不适用于指定费用或免除费用的罪行。3当高级法院被判重罪的人首次出庭时，所有上级法院费用加上地方法院总法院费用。G.S.7A-304（a）（4）。4当提交救济证书的请愿书时，店员评估和收集了此费用。它不适用于贫穷的请愿书。请愿人表明，即使在另一个县支付了一笔时间，也应由店员放弃费用。5当CAM作为缓刑条件的条件时，在2012年12月1日之前犯下的驾驶犯罪受损时，该费用将支付给定罪县的店员，并汇给监控供应商；对于该日期或之后犯下的犯罪，CAM作为缓刑条件（对于任何犯罪）的费用直接由被告人（或同意向他们支付的地方政府机构）直接支付给监视供应商，而不是向书记员支付。G.S.15a-1343.3（b）。此处列出的费用仅适用于CAM作为缓刑条件；似乎无权评估针对CAM的被告的费用，这是审前释放的条件。6确切的费用金额将取决于监视供应商。对于2011年12月1日之前犯下的犯罪，可评估被告的凸轮总费用，以缓刑驾驶罪的缓刑条件，上限为1,000.00美元。G.S.20-179（H1）。对于在该日期或之后犯下的罪行，没有上限。S.L. 2011-191，§1（从G.S. 中废除上限语言 20-179（H1））。 7假释的凸轮费用根据G.S. 支付 15a-1374（d）被支付给定罪县的店员。 确切的费用金额将取决于监视供应商。 店员将收取的任何凸轮费用从假释者传输到供应商。 请注意，此规定仅适用于假释；没有法定规定，店员可以在释放后监督下从罪犯那里收到犯罪者的费用。 8，为此删除，全部费用汇入了州的普通基金。 它没有在NCDP和NCAOC之间分配。 9应评估该费用的请愿书，以消除根据延期起诉或有条件解除的指控。 10有关设备费用不当的全面清单，请参阅“附录 - 第20章设备犯罪不当”。 11 G.S. 的审前发布服务费 7A-304（a）（5）可以在定罪后进行评估，并汇给一个县，如果被告被接受并释放给县机构的监督，则可以进行审前释放服务。 此费用与县G.S. 直接评估的任何费用除了任何费用外。 7A-313.1被告接受了县级机构的审前电子监控。 根据G.S. 评估电子监控的任何费用 7A-313.1必须由被告直接支付给该县。 7A-304（7）或G.S.S.L.2011-191，§1（从G.S.20-179（H1））。7假释的凸轮费用根据G.S.15a-1374（d）被支付给定罪县的店员。确切的费用金额将取决于监视供应商。店员将收取的任何凸轮费用从假释者传输到供应商。请注意，此规定仅适用于假释；没有法定规定，店员可以在释放后监督下从罪犯那里收到犯罪者的费用。8，为此删除，全部费用汇入了州的普通基金。它没有在NCDP和NCAOC之间分配。9应评估该费用的请愿书，以消除根据延期起诉或有条件解除的指控。10有关设备费用不当的全面清单，请参阅“附录 - 第20章设备犯罪不当”。 11 G.S.7A-304（a）（5）可以在定罪后进行评估，并汇给一个县，如果被告被接受并释放给县机构的监督，则可以进行审前释放服务。此费用与县G.S.7A-313.1被告接受了县级机构的审前电子监控。根据G.S.7A-313.1必须由被告直接支付给该县。7A-304（7）或G.S.如果被告已被接受并释放给提供包括电子监控的审前服务的县机构的监督，则法院应在定罪后仅评估和收到15.00美元的审前服务费。12仅当被告被定罪并进行测试作为导致被告定罪的调查的一部分时，才应评估私人医院实验室费用，并且测试是被告的身体液体以确定酒精或受控物质的存在。法院还必须发现，所执行的工作相当于[G.S.7a-304（a）]。” 13除了根据G.S.7A-304（9A），但专家证人费仅在专家证人时适用：（i）由州犯罪实验室雇用； （ii）根据G.S. 完成了化学分析 20-139.1，根据G.S. 的法医分析 8-58.20或数字取证分析； （iii）在被告的审判中提供了有关该分析的证词。 14除G.S. 的当地犯罪实验室外，还评估了当地实验室分析师专家证人费。 7A-307（a）（8），但是专家证人费仅在专家证人时适用：（i）由地方政府或地方政府或犯罪实验室经营的犯罪实验室雇用，由地方政府或地方政府群体支付的服务； （ii）根据G.S. 完成了化学分析 20-139.1。 此外，G.S.7A-304（9A），但专家证人费仅在专家证人时适用：（i）由州犯罪实验室雇用； （ii）根据G.S.20-139.1，根据G.S.8-58.20或数字取证分析； （iii）在被告的审判中提供了有关该分析的证词。14除G.S.7A-307（a）（8），但是专家证人费仅在专家证人时适用：（i）由地方政府或地方政府或犯罪实验室经营的犯罪实验室雇用，由地方政府或地方政府群体支付的服务； （ii）根据G.S.20-139.1。此外，G.S.20-139.1，根据G.S.8-58.20或数字取证分析； （iii）在被告的审判中提供了有关该分析的证词。15除G.S.7A-304（a）（8A），但仅当专家证人在被告的审判中就根据G.S.16对于仍在运营一项毫无价值的检查计划的地区，店员应继续收到G.S.7A-308（c），并将其汇给州。费用的金额仍为$ 60.00。14-
MEVO-GAN：用于水下图像增强的多尺度进化生成对抗网络
摘要：在水下成像中，实现高质量的成像是必不可少的，但由于诸如波长依赖性吸收和复杂的照明动力学之类的因素而具有挑战性。本文介绍了MEVO-GAN，这是一种新颖的方法，旨在通过将生成性对抗网络与遗传算法相结合来解决这些挑战。关键创新在于将遗传算法原理与生成对抗网络（GAN）中的多尺度发生器和鉴别器结构的整合。这种方法增强了图像细节和结构完整性，同时显着提高了训练稳定性。这种组合可以对溶液空间进行更有效的探索和优化，从而减少振荡，减轻模式崩溃以及对高质量生成结果的平滑收敛。通过以定量和定性的方式分析各种公共数据集，结果证实了Mevo-GAN在改善水下图像的清晰度，颜色保真度和细节准确性方面的有效性。在UIEB数据集上的实验结果非常明显，Mevo-GAN的峰值信噪比（PSNR）为21.2758，结构相似性指数（SSIM）为0.8662，为0.6597。
利用人工智能的水下图像超分辨率技术研发
近年来，随着新兴国家工业化进程加快、经济发展迅速，矿产资源需求不断增加，矿产资源可持续供给危机感不断增强，资源民族主义思潮回潮。引发资源供给结构变化，正处于重大变革时期。随着陆地资源日益枯竭，深海资源的勘探和采集研究正在快速进展。在日本的专属经济区和大陆架，已发现许多深海矿产资源潜力区，如含有金属和稀有元素的黑子型海底热液矿床、富钴结壳等。据估计，日本拥有世界最大的黑子型海底热液矿床潜在资源量，拥有仅次于美国的世界第二大富钴结壳潜在资源量。然而，如何将潜在有前景的海域缩小到具有资源吸引力的海域，这一方法尚未完全确立。此外，由于深海海底采矿技术刚刚起步，矿藏的勘探和开采活动仍处于起步阶段。因此，需要开发新的勘探技术并开发有效的采矿技术。此外，作为世界第三大经济体，日本强劲的工业活动和丰富的生活方式得益于其丰富的能源和资源储备，包括石油、天然气、铜和镍。换句话说，日本是世界上最大的能源和资源消费国之一。然而，日本自身的能源和资源并不多，目前大部分依赖从其他国家进口。此外，近年来，在亚洲经济高速增长的背景下，全球对这些资源和能源的需求急剧增加，日本确保稳定供应的难度加大。尤其是日本的石油、天然气、铜、镍等矿产资源几乎100%依赖海外，因此，海外资源竞争加剧、产地冲突、甚至经济形势的变化，供需环境的变化引起需求波动，使得资源价格长期呈上涨趋势，为资源价格波动创造了条件。随着人口向城市集中、老龄化导致的生活方式改变等原因，电气化不断推进，能源需求不断扩大，确保能源和资源对于改善人们的生活至关重要。因此，开发自己的海洋资源对日本来说极其重要。但对深海采矿车辆的实时监控研究较少，导致高效深海采矿变得困难。常规深海探测方法包括大地测量卫星遥感技术、船载声纳技术、自主水下机器人（AUV）巡航成像技术等，但这些方法难以实现实时探测，且存在易被篡改等问题。受环境影响较大，准确率较低。可见光成像系统的引入对于准确定位广阔海底的资源并有效收集至关重要。为此，我们开展了研究，利用先进的人工智能技术来克服这些问题。