1、技术方向

我司本次参赛团队由多名跨学科硕博成员组成，涵盖水声工程，人工智能，声学信号处理等领域。

聚焦智能感知技术研发，主攻三大技术方向：

01. 低信噪比海洋环境下的目标声音信号探测与识别；

02. 基于深度学习的复杂场景目标检测与识别；

03. 多波束声呐目标检测与定位。

团队根据海洋声音监测与感知需求，分布式光纤传感与AI分析的创新融合，输出系统模型定位：基于分布式光纤传感与AI分析的通用综合性海洋声学监测感知模型平台。核心技术突破为融合光纤传感网络与深度学习算法的创新解决方案。

该模型的核心功能可实现海洋生物、海洋地质活动及舰船目标的声学信号采集、处理、高精度AI感知识别。

- 分布式光纤传感信号声音数据采集

- 专业声学信号处理

- 多目标实时AI模型感知识别

- 特定场景AI模型一键式训练

2、产品优势

分布式光纤声学传感技术：采用高灵敏度光纤传感器阵列，实现海底至海面全水层连续声学信号采集，突破传统点式传感器覆盖局限，支持50公里级海域实时监测；

多模态信号融合处理：集成生物声音、地质波动、船只噪声等多源数据，通过自适应降噪算法与AI特征提取与智能感知识别技术，有效高精度区分生物、船只、地质与环境噪声；

优化集成AI分类架构模型：创新性融合CNN与Transformer模型，针对鲸类低频声呐、地质声波、舰船螺旋桨噪声等不同频段信号优化，分类准确率达92%以上；

全流程自动化感知分析：从数据采集、标注到模型训练、感知分析等提供一站式工具链，人力成本降低70%，大大提升了智能感知分析效率。

3、应用场景及价值

• 提升海洋环境监测

该系统可实现对海洋环境的实时、全面监测。通过分析海洋声音，能及时掌握海洋环境的变化情况，如海洋生物分布、海洋灾害等。AI声音分类训练识别模型可对环境声音进行快速识别和分析，为海洋环境评估和预警提供科学依据。例如，当监测到海洋声音中出现异常时，可及时判断是否发生了海洋异常事件，并采取相应的治理措施，保护海洋生态环境，提升海洋环境监测的能力和水平。

• 推动海洋科学发展

研究通用海洋声音信号监测系统与AI声音分类训练识别模型，能为海洋科学研究提供更全面、准确的数据支持。通过对海洋声音的长期监测和精确分类，可深入了解海洋生物的行为习性、生态系统的运行机制等，为海洋生物学、海洋生态学等学科的发展提供新的研究方法和思路。同时，该系统的研究有助于发现海洋中的新现象和新规律，推动海洋科学理论的创新和发展，提升我国在海洋科学领域的国际地位。

• 助力海洋产业升级

海洋声音监测系统和AI识别模型的应用，能为海洋产业带来新的发展机遇。在海洋资源开发方面，可提高资源勘探的效率和准确性，降低开发成本。在渔业领域，能帮助渔民更精准地找到鱼群，提高捕捞产量和质量。同时，该系统还可用于海洋旅游、海洋运输等产业，提升产业的服务质量和安全性。通过推动海洋产业的智能化升级，促进海洋经济的可持续发展。

• 增强海洋安全防御

在海洋安全方面，该系统可提高对海洋目标的监测和识别能力。通过实时监测海洋声音，能及时发现水下目标的动向，为海洋安防提供准确的信息。同时，AI声音分类训练识别模型可对不同类型的声音进行快速分类和识别，提高决策的效率和准确性。

本项目获奖的核心意义在于，它成功验证了前沿传感硬件与智能AI分析深度融合，将分布式光纤传感系统升级为水下智能中枢。通过光纤传感系统获取水下信息，进而由AI分析内核，从海量、复杂的声学数据中，精准识别并分类出海浪、船舶、海洋生物等不同声源特征。

- 海洋安全与权益维护：可实现对特定海域船舶航行、水下活动的精细化监控与感知。

- 海洋科学研究与保护：为研究海洋生物迁徙、生态系统变化以及气候变化影响提供了前所未有的连续观测数据。

- 海洋经济发展：为海上风电、海底电缆运维、航运安全等经济活动提供重要的环境数据支撑。

本项目的重要意义在于，验证了一条创新路径：通过AI赋能，可将现有的海底光缆网络升级为智能感知系统，这为未来海洋经济的可持续发展和“智慧海洋”的实现打开了全新局面。

此次获奖，是对我们在这一创新方向的高度肯定，激励公司未来继续深化技术融合，为构建透明、智慧的海洋贡献力量。

我们诚挚欢迎业界同仁与合作伙伴，就文中的技术或具体项目需求与我们交流。期待与您携手，共同探索合作契机，打造下一个成功案例。