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被动声学监测主要用于检测动物并提供可用于引导视觉观察者或主动声学监测在适当方向上搜索并确定范围的方位 。 潜在地 ， 集成系统的探测范围应该比使用辅助拖缆的探测范围更大 ， 因为更好的部署和执行波束成形的能力应该可以降低噪声 。 如上所述 ， 这些系统还应该具有更好的定位能力 。 但是 ， 某些物种的检测范围可能仍然太短 ， 无法覆盖许多法规要求的监测区域 。 由于热成像方法基于对温差的检测 ， 它通常仅限于检测温血动物 ， 在我们的例子中是海洋哺乳动物 。
关于海洋哺乳动物检测的热红外性能的信息很少 。 迄今为止 ， 有两份报告评估了系统对自由活鲸鱼的检测性能 。 两者都评估了AIMMMS系统的传感器性能和自动检测器的性能 。 在冷水环境的理想条件下 ， 在五到八公里的距离内检测到大型鲸鱼撞击或表面展示 。 小型鲸鱼在大约三到五公里的距离内检测到较小的鲸类撞击或表面展示 ， 而对海豚和海象则在1.5公里的更短距离内检测到 。
夜间导航器的性能是通过使用热蒸汽产生并从驳船上排放的假鲸鱼来评估的 。 这些假鲸击的高度为三到六米 ， 在最远两千米的距离处被检测到 。 测试是在没有自动检测算法的情况下进行的 ， 因此评估是基于对视频流的人工验证 。 使用类似的热成像传感器组合的其他系统可以预期通过人工筛选具有可比的检测性能和镜头 。 人们一致认为 ， 大型鲸类动物的探测距离可达2公里 ， 而小型鲸类动物的探测距离显着缩短 。
没有关于赤道地区表现的信息 。 应该注意的是 ， 这些检测性能指标仅适用于动物在视野和表面可用于检测的情况 。 制造商没有说明这些数字是否代表自动检测算法或人类观察者的性能 ， 因此假设它们是基于人类筛选过程的 。 整体检测性能是一个多阶段的过程 。 虽然可以从技术参数推断检测性能 ， 整体检测性能高度依赖于鲸鱼的表面轮廓和海洋表面 。
如果平面相机旋转太慢 ， 它如果相机指向不同的方向 ， 即使它在范围内 ， 也可能会错过鲸鱼浮出水面 。 海洋表面变量反映了这一事实 ， 在不知道海洋表面的情况下 ， 不可能推导出任何平面相机系统的总体检测概率 。 由于系统噪声较低 ， 使用冷却相机的系统将具有更高的热分辨率 ， 但它们的购买和维护成本更高 。 冷却机制通常需要在使用数千小时后进行维修 ， 而不是不需要定期维护的非冷却相机系统 。
虽然没有指定系统噪声值 ， 但与非制冷系统相比 ， 制冷相机系统的热分辨率通常提高3-5倍 ， 最终导致更高的检测概率 。 非常希望使用自动检测算法来预先筛选数据 ， 然后仅向人类观察者呈现类似于鲸鱼撞击或浮出水面的动物的短视频片段以进行验证 。 视频流的处理需要实时执行 ， 显示和呈现潜在检测之间的时间延迟不超过几秒钟 。 这对于允许MMO及时做出决定是必要的 ， 就像在视觉上检测到动物时一样 。
【集成系统的探测范围，应该比使用辅助拖缆的探测范围更大】此外 ， 及时的检测使MMO更有可能被引导进行直接的视觉验证 ， 从而使物种级别的识别变得可行 。 当该技术用于缓解监测时 ， 这是一个关键特性 。 在任何给定的监测活动中 ， 可靠预测性能的程度将取决于它们被测量的条件与为缓解目的而监测期间的条件相比如何 。 所有系统供应商都表示可以进行实时检测 ， 但是 ， 仅使用AIMMMS系统完成了测量检测可靠性和误报率的研究 。 如果没有提供自动检测算法 ， 实时检测可能意味着人类观察者对视频流的实时筛选 。
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