水下电缆在海洋资源开发、海岛经济发展和国家临海安全等方面扮演着重要的角色,电缆损坏的情况常常发生,给海洋工业发展和海岛居民生活带来了不利和损失。因此,对水下电缆进行实时检测变得尤为重要。研究表明,水下电缆检测通常使用水下机器人搭载摄像头的传统视觉检测方法,但是此方法成本高、检测精度低和准确率低。目前,基于深度学习的视觉检测方法成为了目标检测的主流,根据其识别精度高、检测速度快及准确率高的优点,本文开展了基于深度学习的水下电缆视觉检测方法研究,具体研究内容如下:首先,对水下图像增强、深度学习及目标检测技术国内外发展现状进行了深入的分析,根据目标检测技术的研究现状和存在问题,确定了本文采用深度学习的目标检测方法,同时对深度学习的基础理论进行介绍,为下文技术研究打下基础。其次,建立了水下电缆初始数据集。针对水下电缆图像数量少且难以获取的问题,在分析了传统数据扩充优缺点的基础上,为了减少传统数据扩充方式生成图片对深度学习训练的影响,引进了渐进式生成对抗网络并对网络模型进行改进,生成了高质量的电缆图像,完成了对初始数据的扩充。针对水下环境带来的成像偏色、对比度低等图像质量问题,对水下成像原理进行分析,提出了多方法融合的水下图像增强算法进行图像质量的提升,为目标检测提供高质量数据图像。再次,介绍了特征提取网络和主流深度学习算法的结构和优缺点,根据对水下电缆目标检测算法的准确率、运行时间和可移植性的需求,选用YOLO v4作为基础目标检测网络,在特征提取网络和损失函数两方面进行改进,实现了水下电缆的二维检测,并通过对比实验验证了改进网络模型在检测速度和准确率上的优越性,同时验证了前文中水下图像质量增强可以有效的提高检测准确率。最后,简要介绍了双目相机模型及成像原理,通过双目相机标定求解相机内外参数,并通过极线校正消除畸变。在常用特征提取算法和特征匹配算法的基础上,通过确定深度学习水下电缆检测的感兴趣区域,从而减少特征匹配的搜索范围。采用与水下电缆图像相适应的ORB特征点提取算法和Flann Based Mather特征匹配算法,实现了水下电缆的三维定位,提高了目标定位的速度和准确性。