双频识别声纳技术在水工建筑物水下外观病害检测中的应用

针对水工建筑物水下外观病害的类型特点,提出用双频识别声纳技术进行检测,并在工程实践中开展应用。实践表明,双频识别声纳技术对水工建筑物水下外观病害具有较好的检测效果,研究内容可为水工建筑物安全监测提供参考。

双频识别声纳技术在长江河段护岸抛石水下监测中的应用--以南京大胜关水下抛石为例

以长江河段南京大胜关水下抛石实施为例,阐述双频识别声纳水下抛石监测技术及工作原理,结合双频识别声纳测量成果,对水下抛石护岸型式运行效果进行分析。结果表明,所监测区域整体以淤积为主,局部护岸冲刷,在坡脚处冲刷较为剧烈,后期需加强观测,防止冲刷破坏加剧。双频识别声纳水下监测技术可为进一步推广应用先进的水下探测方法提供依据及借鉴。

双频识别声呐在三河船闸工程水下检测中的应用

为了了解三河船闸工程闸室、下游海漫及引航道运行状态,采用DIDSON 300m型双频识别声纳系统对1～5号闸室、下游海漫及引航道进行水下声纳检测成像并进行分析.经成像分析,可以发现闸室及廊道的混凝土部分损坏,伸缩缝内填料流失,部分检测区域有石块沉积.双频识别声纳（DIDSON）能够在浑浊、黑暗的水下获得清晰的影像数据,可有效探测和识别水下目标,能够为水下工程检测、航运安全提供很好的服务.

基于DIDSON的鱼群检测及鬼影抑制方法

双频识别声纳(DIDSON)能在浑浊黑暗的水下获得清晰的视频数据。对双频识别声纳拍摄的鱼群视频进行目标检测是后续跟踪、识别的前提。首先分析双频识别声纳图像噪声特性和鱼体亮度统计特性;基于此,提出并实现一种声纳鱼群检测方法,并就检测中的鬼影问题提出了抑制方法;最后利用形态学滤波去除孤立噪点。实验结果表明,该方法在鱼体目标轮廓清晰度、鱼体大小准确度方面明显优于经典方法,且满足实时跟踪、识别的应用要求。

北盘江董箐与光照库区鱼类资源水声学调查

2014年7月16-28日,首次利用双频识别声纳DIDSON对贵州北盘江光照与董箐库区的鱼类进行了水声学调查,同步进行水质监测。航线均采用＂之＂字形,平均航速约5 km/h,董箐库区航程15.30 km,光照库区航程总计11.57 km。同步水质监测使用Hydrolab DS5多参仪,走航过程中坐标位置由GPS（Mobile Mapper 10）读取。水质采样点上用vector Pluse多普勒点式流速仪测量该点表层流速。监测期间,在各个江段进行水声学探测后,使用网目6 cm的流刺网在水体底层进行生物采样。董箐库区体长50-100 cm鱼所占比例为49.48%,光照库区体长20-50 cm鱼比例达60.55%。董箐库区的鱼类多分布在0-15 m的中上层水层,而光照库区的鱼类多集中在15-30 m的中下层水层。各水层分布的鱼类数量,董箐库区相差不大,而光照库区差异较大。2库区表层水体中温度、溶氧和叶绿素a值存在显著差异;中层水体中温度、溶氧和叶绿素a值差异显著;底层水体的温度和溶氧差异显著。董箐与光照库区表层水流流速差异显著。鱼类平均密度董箐库区为（17 240±6 240）×103尾/km3,光照库区为（11 750±1 860）×103尾/km3。董箐库区探测江段共收集渔获物94 580.62 g,鱼类20种、231尾;放流的长臀鮠C.bouderius、光倒刺鲃S.hollandi、白甲鱼O.sima和花鱼骨H.maculats占渔获物重量66.17%、数量44.23%。光照库区探测段共收集渔获物92 165.45 g,鱼类13种、155尾;放流的4种鱼占渔获物重量28.22%、数量31.41%。北盘江梯级电站开发以来,董箐和光照库区现存鱼类资源密度偏低,但生长结构基本合理。

基于DIDSON的鱼群数量统计算法

双频识别声纳(DIDSON)可以在黑暗浑浊的水下获得清晰的视频影像。对双频识别声纳的鱼群视频进行基于智能视觉的鱼群数量统计,可高效、准确的评估该水域的渔业资源[1]。提出了一种简单可靠的统计方法:首先通过改进的目标检测算法检测鱼体并统计每帧鱼体数量;其次将视频分成多个部分并对各部分的鱼体数量进行统计;最后将各个部分的统计值累计得到整个图像序列的鱼群数量。实验结果表明本文提出的鱼群数量统计结果比DIDSON二次开发软件的统计结果更准确,且满足实时性需求。