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无所不能的 MATLAB | 使用图像处理和人工智能定位罗马沉船

  2020年06月11日  

  考古学家最近在地中海东部发现一艘罗马沉船。尽管已有 2000 年历史,但这艘船及其货物均处于良好状态。该沉船以附近的罗马帝国港口 Fiskardo 命名,是该地区迄今为止发现的最大沉船。Fiskardo 号装满酒罐——这是罗马帝国用于运输葡萄酒、谷物和橄榄油等商品的大型陶罐。

  CNN 报道称:“这项调查是由希腊佩特雷大学(University of Patras)的‘海洋之神’网络使用人工智能图像处理技术进行的。”

Fiskardo 号残骸的声纳图像。图片来源:希腊凯法利尼亚岛爱奥尼亚水族馆

考古学家使用人工智能进行图像处理

  Fiskardo 号残骸是由希腊佩特雷大学的 George Ferentinos 及其同事发现的。该团队将这一发现发表在《考古科学杂志》上。

  该团队使用一种称为侧扫声纳的声纳成像技术来探索爱奥尼亚海凯法利尼亚岛海岸附近的海底。探险队分两个阶段完成勘测。首先,使用“普查”进行快速、高密度的扫描,以确定调查区域的总体海景,确定潜在的海底目标。接下来,完成“特定地点勘测”,以实现对可能与沉船相关的潜在海底目标的详细扫描。

普查船位于海床上方40m处,拖曳着斜距为1000米、发射频率为100千赫的水下声纳成像装置。图片来源:Ferentinos 等

  普查于 2013年7月完成。对 2000 年前沉没的船只进行定位,需要的不仅仅是标准的声纳勘测:在勘测阶段,该团队使用了一种基于图像的自动目标检测工具 SonarClass 来识别潜在的沉船。
  SonarClass 是 MATLAB 的工具箱,由希腊佩特雷大学的 George Papatheodorou 和 Elias Fakiris 开发。SonarClass 提供 AI 图像处理技术对海底图像进行分类。它用于确定潜在沉船的确切位置,使用 AI 分析图像中捕获的纹理,以确定相关区域。

SonarClass 校准结果(L)和分类模块(R)。图片来源:Fakiris 等

  研究人员指出:“在处理侧扫声纳海底图像时使用客观计算机视觉技术,是将潜在的古代沉船目标与具有相似声学特征的其他海底特征分离的重要工具。”

  一旦团队能够通过普查确定残骸的位置,他们便进入了探险的第二阶段。为了进行特定地点的勘测,他们在遥控船和潜水员的帮助下获得了详细的视觉和声纳图像。这些详细的图像被拼接在一起后,在残骸的轮廓内产生了令人难以置信的酒罐图像。

Fiskardo 号残骸正射马赛克图的放大。在(a)中可以清楚地看到酒罐的形状。在(b)中,各个酒罐的位置标记为黄色。图片来源:Ferentinos 等

古迹保护

  这批货物易碎,很容易受该地区人类活动的影响。捕获的图像显示已经出现了一些损坏:有一条 1m 宽的沟槽(在下面的声纳图像中标记为“TZ”),该沟槽中的酒罐已清除。研究人员认为,这是由于锚拖过沉船现场造成的。希望这项先进技术能够让研究人员限制在历史遗迹地区使用锚,保护这一发现和其他历史发现不受进一步破坏。

  研究人员指出:“随着每年在 Fiscardo 港口外停泊游艇和游轮的数量不断增加,沉船遭受此种人类活动破坏的风险将不断增加。”

高分辨率“特定地点勘测”在声纳图像上清楚地显示了一堆椭圆形的船运酒罐货物和位于海底的单个酒罐。图片来源:Ferentinos 等

  Fiskardo 号并不是这次探险发现的唯一残骸。据《新闻周刊》报道,“在声纳勘测期间,研究小组还发现了三个几乎完好的二战残骸:两艘船和一架飞机。”

标签:MATLAB MathWorks我要反馈
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