【YOLOv11工业级实战】15. YOLOv11海洋监测实战：珊瑚礁健康评估（水下图像增强｜机器人搭载）

摘要：本文针对珊瑚礁健康评估的海洋监测需求，基于YOLOv11提出解决方案，聚焦水下色偏、悬浮物干扰、珊瑚形态复杂三大难题。引用全球珊瑚礁监测网络（GCRMN）标准，采用CoralNet数据集，通过Jaffe-McGlamery物理模型引导增强与悬浮物去除算法，在浑浊水域（能见度<5m）实现87.3%的健康珊瑚识别率，藻类误判率低至7.2%。介绍了以BlueROV2水下机器人和Jetson AGX Orin为核心的部署方案，结合水下SLAM定位技术，实现珊瑚健康的实时评估与三维覆盖率计算。文中提供完整代码、训练调参指南及高频问题解决方案，兼顾海洋科研实用性与可复现性，为珊瑚礁保护提供技术支撑。

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文章目录

• 【YOLOv11工业级实战】15. YOLOv11海洋监测实战：珊瑚礁健康评估（水下图像增强｜机器人搭载）
• • 关键词
  • 一、引言
  • • 1.1 珊瑚礁的生态价值
    • 1.2 珊瑚礁监测的技术挑战
    • 1.3 本文的主要内容与结构
  • 二、海洋场景与数据挑战
  • • 2.1 现实案例参考
    • • 2.1.1 全球珊瑚礁监测网络（GCRMN）健康评估标准
      • 2.1.2 数据集来源
      • 2.1.3 水下色偏模拟
    • 2.2 珊瑚健康指标
    • • 2.2.1 健康珊瑚
      • 2.2.2 白化珊瑚
      • 2.2.3 死亡珊瑚
  • 三、水下图像增强技术
  • • 3.1 物理模型引导增强（Jaffe-McGlamery模型）
    • • 3.1.1 模型配置
      • 3.1.2 实现代码
    • 3.2 悬浮物去除算法
    • • 3.2.1 算法实现
      • 3.2.2 消融实验结果
  • 四、水下机器人平台部署
  • • 4.1 硬件系统配置
    • • 4.1.1 水下机器人（BlueROV2 Heavy）
      • 4.1.2 水下照明（Keldan Spectrum 8X）
      • 4.1.3 边缘计算单元（Jetson AGX Orin）
    • 4.2 实时评估工作流
    • • 4.2.1 机器人巡航
      • 4.2.2 激光标定拍摄区域
      • 4.2.3 图像增强处理
      • 4.2.4 珊瑚健康识别
      • 4.2.5 生成热力图
      • 4.2.6 水面基站汇总
    • 4.3 水下SLAM定位技术
    • • 4.3.1 融合定位实现
      • 4.3.2 实测性能
  • 五、健康评估量化系统
  • • 5.1 三维覆盖率计算
    • • 5.1.1 实现代码
      • 5.1.2 计算示例
    • 5.2 健康报告自动生成
    • • 5.2.1 白化指数计算