本文提出了一种使用生成对抗网络 (GANs) 来提高可视水下场景质量的方法，该方法可以为水下机器人在视觉驱动任务上的表现提供更好的输入，同时提供了定量和定性数据，证明了这种方法的有效性。

Jan, 2018

本文介绍了一种智能视觉感知系统，基于机载摄像头的无人船舶中的智能检测和跟踪，用于在海上环境中检测和追踪船只。

May, 2024

本文提出了一种新的图形模型，利用基于 Markov 随机场的高效算法，通过对海洋环境的观测，实现了无人驾驶水面船只 (USV) 在单视频流中对航行障碍物的快速连续检测，不需要计算复杂的纹理特征，并在实时运行的同时取得了最好的分割结果。

Mar, 2015

通过采用新颖的角度稳健导航范式和模型，结合自适应特征增强模块、跨领域注意力引导模块和鲁棒任务导向头模块，实现高精度导航的方向角预测，并经过实验证明所提出的模型在理想和干扰环境下的到达成功率分别提高了 26.0% 和 45.6%，从而解决了基于视觉的导航方法的局限性。

Feb, 2024

提出了一种新的无人水面车辆障碍物检测算法，将语义分割的先进图形模型扩展到包括来自机载惯性测量单元（IMU）的船只俯仰和翻滚测量值，提出了一种立体验证算法来巩固分割获得的临时检测，并使用 IMU 读数估算地平线位置。

Feb, 2018

本研究报告提供了对无人机和无人水面船只领域中的海上计算机视觉问题的深入研究，包括目标跟踪和障碍物分割等主要主题。

Nov, 2023

本文提出了一种针对自主水下载具 (AUV) 的实时稠密三维重建方法，该方法使用了一个鲁棒的 VIO 方法 SVIn2 和一个实时三维重建管道。该管道在四个具有挑战性的水下数据集上获得了可比拟 COLMAP 的重建结果，并在单 CPU 上获得了高帧率。

Apr, 2023

文章研究了无人机导航中基于视觉的障碍物检测和跟踪问题，提出了一种实时的对象定位和跟踪策略，将对象检测和跟踪有效地集成到动态卡尔曼模型中，并使用卡尔曼滤波提供对象状态的粗略预测，而无需对其进行手动初始化，具有比同类技术更快的运行速度和竞争性的跟踪性能。

Mar, 2017

我们的研究主要探讨了海洋视觉中的场景变化检测，在这项工作中，我们利用计算机视觉技术结合非监督学习的方法，通过使用多个海洋数据集进行模型训练，提出了一种基于相似度评分的动态场景变化检测技术，实验证明了其高效的性能。

Nov, 2023

通过结合海洋数据科学、深海探索、自主水下载具、水下成像和机器人三维重建等技术的最新发展，我们提出了一个系统，可在海底面积达公顷级的范围内进行自动化的机器人三维重建。该系统经过多次研究航行的测试和评估，展示了在真实条件下的稳定性和实用性。

Aug, 2023