结合曼巴蛇（Mamba）特征的残差网络，用于快速预测水下车辆的尾流场

《Ocean Engineering》：Mamba-augmented residual network for rapid wake field prediction of underwater vehicles

船舶腐蚀检测算法研究提出融合图像处理与Chan-Vese主动轮廓模型的混合方法，采用GPU并行加速降低68.49%-45.01%处理时间，实现98%分类精度和93.83%分割准确率，有效解决海事环境噪声、边界模糊及计算效率问题。

　　腐蚀问题在海洋工程领域中一直是一个重要的挑战，其对船舶结构、海上平台、管道等关键设施的影响深远，不仅带来安全风险，还导致巨大的经济损失和环境危害。随着船舶建造和运营过程中对材料耐久性的需求日益提高，腐蚀的检测与监控技术也在不断演进。本文介绍了一种结合先进图像处理技术与Chan-Vese主动轮廓模型的混合腐蚀检测算法，并引入了并行处理机制以提升检测效率和准确性。该方法在分类准确率、分割准确率、敏感性、特异性等方面表现出色，为海洋工程领域提供了一种可靠且高效的工具。

腐蚀不仅影响船舶的使用寿命和安全性，还对海洋生态系统造成威胁。在船舶结构受到腐蚀的过程中，有害物质如重金属和有毒化学品会释放到海洋中，从而影响水质、破坏生态平衡，并对海洋生物产生负面影响。这些物质可能通过食物链影响人类健康，尤其是在海鲜消费较为普遍的地区。因此，腐蚀问题不仅关乎经济和安全，还涉及环境保护的层面。鉴于其广泛的影响，提升腐蚀检测技术的精度和效率显得尤为重要。

在船舶腐蚀检测的研究中，机器学习算法的应用已成为一种趋势。传统的方法往往依赖于人工检测，而随着图像处理技术的进步，研究人员开始尝试使用计算机视觉与机器学习相结合的方式。例如，一些研究利用卷积神经网络（CNN）来识别船体结构中的腐蚀问题，但这些方法通常需要大量的图像数据集进行训练，且对计算资源有较高的要求。此外，随机森林（RF）分类器也被用于图像处理框架中，但其在处理不平衡数据集和特征选择上的局限性可能影响检测的准确性。

为了克服这些挑战，本文提出了一种新的混合腐蚀检测算法，该算法结合了先进的预处理技术、改进的主动轮廓模型以及并行处理机制。预处理阶段通过多种滤波器和降噪技术，提高了图像的清晰度和质量，为后续的分割和分类提供了坚实的基础。改进的Chan-Vese主动轮廓模型则能够更精确地识别模糊边界和复杂结构，从而提升腐蚀检测的可靠性。并行处理机制的应用进一步优化了计算效率，使得在处理大规模海洋数据集和高分辨率图像时，能够显著减少处理时间，提高整体检测速度。

该方法在多个方面展现出优势。首先，其分类准确率达到98%，精度为97%，分割准确率为93.83%，显示出在腐蚀检测任务中的高效性。其次，该方法在敏感性方面达到96%，特异性为89%，并具有89.2%的下限值，表明其在识别和排除非腐蚀区域方面具备良好的能力。此外，基于GPU的加速技术显著降低了归一化、特征提取和匹配的时间，分别减少了68.49%、81.25%和45.01%，进一步提升了整体处理效率。

在实际应用中，该方法能够有效应对海洋环境中常见的噪声、低对比度和边界不清晰的问题。传统的腐蚀检测方法在处理这些问题时往往表现不佳，而本文提出的算法则通过优化预处理步骤和主动轮廓模型，克服了这些限制。同时，该方法在数据可用性有限的情况下，仍然能够提供可解释、可调优和高效的结果，这与依赖大规模数据集的端到端深度学习方法形成了对比。因此，本文提出的混合算法在保持高精度和分割质量的同时，兼顾了模型的可解释性和部署可行性。

在实际数据收集方面，本文的腐蚀图像数据来源于马来西亚的多个关键地点，包括HI Marine Shipyard Sdn Bhd、AIMS Global Sdn Bhd和MSET Shipbuilding Pulau Duyung等主要造船厂。这些数据不仅反映了商业船舶中常见的腐蚀模式，还涵盖了不同环境条件下的图像质量。此外，图像还采集自在南海海域运营的船舶，为研究不同环境下的腐蚀检测提供了丰富的数据支持。

在方法实现过程中，本文不仅关注算法的性能，还强调其在实际应用中的可行性。例如，在预处理阶段，通过图像降噪和去模糊技术，提高了图像的清晰度，为后续的分割和分类提供了更准确的输入。在分割阶段，改进的Chan-Vese主动轮廓模型能够有效处理边界不清晰和复杂结构的问题，从而提升腐蚀检测的准确性。同时，该方法在分类阶段表现出较高的精度和敏感性，表明其在识别腐蚀区域和评估腐蚀程度方面具有良好的表现。

此外，本文还讨论了当前腐蚀检测技术的局限性。例如，传统的腐蚀检测方法在处理噪声干扰、计算效率和边界识别方面存在不足，而基于深度学习的方法则需要大量的数据集进行训练，且在低数据情况下容易出现过拟合现象。因此，本文提出的混合算法在解决这些问题的同时，提供了更高效、更可靠的解决方案。这种算法不仅适用于船舶结构的腐蚀检测，还可以推广到其他海洋工程设施的检测任务中。

在实际应用中，该方法能够有效提升船舶结构监测的可靠性，为船舶维护和修理提供更及时的决策支持。随着海洋运输和海上资源开发的不断发展，船舶结构的腐蚀问题将更加复杂，因此，开发更高效、更精准的腐蚀检测技术显得尤为重要。本文提出的混合算法通过结合多种先进技术，为这一目标提供了一种可行的解决方案。

在研究过程中，本文还探讨了不同技术在腐蚀检测中的应用效果。例如，一些研究使用了闭路电视（CCTV）和激光技术，但这些方法在处理复杂环境下的腐蚀模式时仍存在一定的局限性。另一些研究使用了分水岭变换和小波变换，但这些方法在捕捉腐蚀细节方面表现不佳。因此，本文提出的混合算法通过优化预处理步骤和主动轮廓模型，克服了这些技术的不足，为腐蚀检测提供了更准确、更高效的工具。

本文的研究成果不仅对船舶结构的腐蚀检测具有重要意义，还对整个海洋工程领域的监测技术发展提供了新的思路。通过结合先进的图像处理技术和主动轮廓模型，该方法在提升检测效率的同时，也提高了检测的准确性。这种算法的提出，为海洋工程设施的维护和管理提供了一种新的技术支持，有助于延长船舶使用寿命，降低维护成本，提高运营安全性。

综上所述，本文提出的混合腐蚀检测算法通过优化预处理步骤、改进主动轮廓模型以及引入并行处理机制，有效提升了船舶结构腐蚀检测的精度和效率。该方法在分类、分割和识别等方面表现出色，能够应对海洋环境中常见的噪声、低对比度和边界不清晰的问题。同时，该方法在数据可用性有限的情况下，仍然能够提供可解释、可调优和高效的结果，为海洋工程领域的腐蚀监测提供了新的解决方案。