本文说明Miros公司设计的一套Wavex感测器系统，如何精准测量波浪、洋流、以及对水航速，并使用深度学习网路来自动辨识测量下取得的雷达资料，进一步提升Wavex系统的表现与可靠度。

对海上船只而言，海浪、洋流、对水航速（speed through water）等量测资料的准确性，对於船只执行各种任务，如燃料优化、或在受限区域内导航等，具有很高的价值。举例来说，对水航速量测错误，即使只是一些微小误差，就有可能对船舰效能的计算带来重大错误，让每天的燃料使用量多出好几十吨。传统上，对水航速是透过水下的测速仪器来测量，这类仪器使用船体承受的水压差异（水压计程仪），通过声纳讯号的都卜勒偏移（都卜勒测速仪；Doppler velocity log），或通过藉由通电的线圈与移动水体的交互作用产生的讯号（电磁式测速仪；electromagnetic log）来估计船速。这些系统维护起来的成本高昂，而且容易因为泡沫、乱流或其他船只运动产生的干扰受到影响。

在Miros公司，我们设计了一套称为Wavex的感测器系统，它可以精准地测量波浪、洋流、及对水航速。我们这一个系统处理从常见的海用X波段导航雷达的数位化影像，消除干扰问题以及与水下感测器有关的维护费用。我们也使用深度学习网路来自动辨识，例如下大雨等在较差量测条件下所取得的雷达影像，以进一步提升Wavex的表现与可靠度（图1）。
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