"對於船舶與海洋工程領域來說，與人工智能的研究進行深度融合是未來發展 的趨勢，該方面的研究無論從國家層面，還是從學科本身特點來講，都是合情合理的，同時 也是刻不容緩的。本書的目的是總結船舶與海洋工程領域的智能應用，分析現階段哪些問題可以采用人工智能的方法來解決，都有哪些解決方法被提出，並被應用到實踐中。希望讀者通過本書能夠了解，合適的智能技術有可能解決目前的一些工程技術問題，替代低效率和過於依賴人工的工作，從而實現人工智能與船海工程的深入交叉融合。"

●第1章緒論1
1.1人工智能的概念3
1.2人工智能的發展歷程4
1.3人工智能的功能5
1.3.1求解問題5
1.3.2邏輯推理7
1.3.3自然語言處理 8
1.3.4智能信息檢索技術9
1.3.5專家繫統10
1.4人工智能的關鍵技術11
1.4.1人工神經網絡11
1.4.2機器學習13
1.4.3深度學習13
1.4.4雲計算14
1.4.5大數據15
1.5人工智能的發展趨勢及其與船海工程的關繫17
第2章智能船舶19
2.1引言21
2.2智能船舶的發展現狀21
2.2.1eNavigation21
2.2.2MUNIN繫統22
2.2.3羅爾斯羅伊斯公司23
2.2.4韓國智能船舶24
2.2.5日本SSAP繫統24
2.2.6DNV GL智能互聯船舶26
2.3智能航行27
2.3.1航線設計和優化27
2.3.2船舶自主避踫撞36
2.4智能船體38
2.4.1船體全生命周期管理38
2.4.2船體監測及輔助決策繫統39
2.5智能機艙40
2.6智能船舶能效管理44
2.7小結51
第3章船舶智能設計53
3.1引言55
3.2船型智能優化設計56
3.2.1基於CFD技術的船型設計優化56
3.2.2船體曲面顯示與修正59
3.2.3優化算法與替代模型60
3.3船舶總布置智能設計61
3.3.1ISA優化策略63
3.3.2ISA繫統結構65
3.4船舶結構智能設計66
3.4.1設計理論與方法67
3.4.2幾何表示69
3.4.3結構計算70
3.4.4智能計算方法73
3.5船用螺旋槳智能設計75
3.5.1螺旋槳常規設計方法75
3.5.2螺旋槳智能設計方法77
3.6小結82
第4章水下智能機器人83
4.1引言85
4.2自主水下航行器的發展與現狀85
4.2.1挪威Kongsberg 公司REMUS AUV87
4.2.2美國Hydroid 公司Bluefin AUV89
4.2.3英國南安普頓國家海洋中心Autosub600091
4.2.4美國伍茲霍爾研究所SeaBED AUV94
4.2.5中國深海AUV96
4.3自主水下航行器的導航與定位繫統97
4.3.1協同導航98
4.3.2慣性導航99
4.3.3聲學導航99
4.3.4地球物理導航100
4.4自主水下航行器的控制繫統102
4.4.1機器人主體與機械手耦合控制103
4.4.2故障控制103
4.5自主水下航行器的水下通信105
4.5.1水聲通信網絡105
4.5.2協同通信107
4.6小結109
第5章水下機器視覺技術111
5.1引言113
5.2水下圖像處理113
5.2.1水下圖像復原115
5.2.2水下圖像增強與色彩校正119
5.2.3水下照明和增強126
5.2.4水下圖像質量評估127
5.3水下圖像識別129
5.3.1水下聲圖像識別129
5.3.2水下激光圖像識別135
5.3.3水下光視覺識別138
5.4水下立體視覺145
5.4.1水下雙目視覺標定和測距146
5.4.2水下3D圖像重建及SLAM技術150
5.5水下目標物跟蹤156
5.5.1基於多傳感器繫統水下目標跟蹤156
5.5.2基於立體視覺的水下識別與跟蹤158
5.6小結160
參考文獻161

本書以理論和技術綜述為主，主要介紹人工智能技術在船舶與海洋工程領域的應用，在船舶設計、性能優化、水下機器人技術、智能船舶技術及水下機器視覺領域進行了詳細闡述。本書旨在為從事船舶與海洋工程研究的科研人員和工程師提供一種新的思維方式，希望讀者通過本書能夠了解哪些智能技術有可能解決目前的一些工程技術問題，替代低效率和過於依賴人工的工作，從而實現人工智能與船海工程的深入交叉融合。