本技術為自行研製海洋中自主航行與作業之水下無人載具，未來可以衍生水下環境探勘、救援、資源搜集與生物紀錄等工作的開展。本技術研製之水下無人載具（autonomous underwater vehicle, AUV），除了配備慣性量測單元(IMU)、都卜勒測速儀(DVL)、下視高度計(Downward-looking altimeter)、前視高度計(Forward-looking Altimeter)、超短基線定位系統(USBL)等酬載外，主要技術突破是以AI技術與深度學習（CNN, DNN），可在海洋水下惡劣且光線不佳之環境中，具有水下物件高辨識正確率與可靠定位的能力。更且，本技術同時解決了水下無人載具之有限電池電力與空間條件下，將需要龐大的運算資源之AI演算與資料庫，實現在嵌入式系統，且在實際水域中運行實驗。為解決運算量過於龐大的問題，本案導入並重新設計Inception模組於物件偵測網路，以平行化的多尺度特徵提取強化網路的特徵提取效率，在小幅影響物件偵測準確度的原則下，最大限度地降低網路的大小，避免不必要的運算資源浪費。本案同時包括水下物件資料庫建立演算法，以3D建模與影像處理方法大量生成水下物件影像，以解決訓練資料不足之困境。本案所提出之方法能於單精度浮點運算力僅24 GFLOPS之樹莓派3上以10fps之速度運行，並達到83.64%之物件偵測準確度，可應用在水下物件辨識與航行定位。而國際標竿tiny-YOLO雖具89.81%之準確度，卻無法於樹莓派上運行，也無法應用到需要即時操作與電力有限之水下無人載具。

本技術目前可以正確辨識數十種水下物件（魚類、海龜、水母、漁網，人造廢棄物等），正確率平均達90%以上。而自動導航精確度方面，定高/定深誤差≤ 0.2 m，測線/航點導航誤差≤ 1 m，靜態障礙物偵測距離5 m（航速0.2 m/sec下），且可追蹤特定物件（如潛水人員），上述技術效果已經超越各國已經公開之水下無人載具性能（ODIN III (USA), Oberon (Australia), HOBALIN (Japan), KORDI ISIMI100 (Korea)）。本技術也是台灣第一且唯一開發與研製具有AI能力之海洋用水下無人載具，未來將衍生經濟、救援、探勘、軍事用途與效益。

1.水下物件偵測技術可同時辨識5種生物，正確率達82.05%
2.AUV水下導航與定位，定高/定深誤差平均0.1 m，定艏向誤差≤5 deg
3.自動雙向偵測電流技術，最大誤差0.7%，最大電壓範圍20V，電流+/-3A
4.3D建模技術擴充水下物件資料庫，視角數>10，訓練樣本倍增比例>1000

資源探勘：海底生態、生物與污染調查、水下養殖採收與觀察、海底資源與礦物探勘、水下考古調查、海底地形重建
民生產業：離岸風場底質大規模探測、海底電纜與管線之檢測、水下目標物定位與救援、水下環境監測、離岸養殖場監控
軍事國防：軍事水下目標物偵搜、潛水員監控與追蹤、港埠安全監視防護、敵船或不明船隻跟蹤

射月計畫