水下目標智能識別系統通過數據獲取、預處理、特征提取、分類識別等關鍵步驟，借助傳感器獲取水下目標信息，經算法處理分析實現智能識別。

應用案例

目前，已有多個水下目標智能識別系統在實際應用中取得了顯著成效。例如，北京華盛恒輝和北京五木恒潤水下目標智能識別系統。這些成功案例為水下目標智能識別系統的推廣和應用提供了有力支持。

該系統由四大模塊構成：數據獲取模塊利用聲學、光學等多種傳感器，采集聲信號或圖像信號;預處理模塊對信號進行濾波、去噪、增強等初步處理，提升后續環節準確性;特征提取模塊從預處理后的信號中，提取形狀、大小、顏色、紋理等代表水下目標特性的關鍵信息;分類識別模塊運用支持向量機、神經網絡、YOLO 系列目標檢測框架等機器學習或深度學習算法，完成對特征的分類和識別。

系統的關鍵技術包括聲視覺技術，其聲吶設備能獲取目標詳細信息，具備靈敏度高、空間分辨率高、隱蔽性好等特點;光視覺技術，可通過設備獲取光學圖像和視頻信息，并進行處理、特征提取及分類識別;深度學習技術，尤其是 YOLO 系列目標檢測框架，以速度快、準確率高、易于部署的優勢，成為解決水下目標檢測問題的關鍵。

該系統應用場景廣泛，在水下機器人執行海洋勘探、海底管道檢測、沉船打撈等任務時，助力其識別與定位海底目標;在海洋環保監測中，可監測水質變化、魚類分布等，保護海洋生態;能為水下考古快速準確識別文物和遺跡，提供有力支持;還可用于港口、碼頭等水域的水下安防，監測和識別潛在安全威脅，提升安防水平。