主动认知探测技术。在传统主动探测中，由于缺乏知识反馈机制，在复杂变化的水下环境很难获得理想的探测效果。而所谓认知过程就是将感知、处理、学习与反应密切结合的知识形成过程，因此主动认知探测技术将智能认知与主动目标探测相结合，提出了一种基于知识反馈的智能探测架构和处理形式，即通过借鉴智能认知过程，利用发射水声信号主动感知水声环境和目标信息的特点，水下探测器公司，形成对环境与目标的认知学习，并将这种知识实时反馈给探测过程中的发射和接收环节，水下探测器，使之与环境和目标状况相适配形成正向反馈环路，从而能够在复杂环境下获取主动声目标探测性能。虽然主动认知探测研究尚处在起步阶段，但是为主动探测提供了新思路。
水声目标探测技术向智能化方向发展
传统的水声目标探测，其目标性能受操作员的能力影响较大，有经验的操作员往往更容易检测判断出低信噪比背景下的目标。近年来，随着水下无人航行器（UUV）、水面无人艇（USV）等无人系统在水中逐渐应用，一方面，如何使无人系统在无人操作或者少人参与条件下自主探测并发现目标成为水声目标探测新问题；另一方面，伴随着以深度学习、和大数据等为代表的人工智能技术迅猛发展，也为水声目标探测技术向智能化方向发展提供了契机。
船体水下区域的检验(如图11)。船舶由于碰撞、触礁、螺旋桨绞入渔网等事故，需要进行特殊检验，通常需要派潜水员到水下进行观测和拍摄视频(或照片)，以便根据实际损坏情况得出检验结论，供保险公司和船东参考。如果能使用水下智能机器人(如图11的水下蛇形机器人)，水下探测器厂家排名，上述工作就变得非常容易，完全可以替代潜水员完成这项艰巨的任务。可以将拍摄(或其他探测方式)到的水下船体情况实时上传到水面分析，得到远比潜水员水下观测更为准确的信息。
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