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我所在中国毛虾捕捞渔船状态识别领域取得阶段性进展

发布时间:2022-01-13

近日,我所渔业遥感技术及数字渔业创新团队张胜茂研究员为通信作者,指导的研究生王书献为第一作者撰写的论文“Recognition on the working status of Acetes chinensis quota fishing vessels based on a 3D convolutional neural network”在渔业领域国际刊物《Fisheries Research》(JCR二区,影响因子为2.422)中发表。

随着电子观察员系统的发展,渔船作业过程有了更客观的记录,渔业船舶监控也有了新的数据支撑。基于电子观察员系统的渔船监控及信息智能提取是近年一项新兴的渔船作业状态识别技术。该文章将计算机视觉领域3D卷积技术应用于中国毛虾捕捞渔船的状态识别,克服了传统2D卷积网络在识别动态过程中的局限性,在测试数据中达到了97.09%的准确率。

精准的渔船捕捞状态识别,一方面能够还原捕捞过程、便于渔船作业调度,另外还可以为渔业管理相关部门进行捕捞强度精细化管理和资源保护等提供技术支撑,具有较大的实际应用价值和应用前景。

(渔业遥感与信息技术研究室 张胜茂/王书献)

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