无人船在渔业智慧监管领域的研究与应用综述

随着智慧渔业的发展,现代渔业中运用的无人船越来越多。近年来,无人船凭借出色的自主航行和路径规划能力,既实现了传统渔业监测和监管的功能,又弥补了人工监管成本高、效率低的缺陷,拓宽了无人船在渔业中的应用范围,显示出巨大的应用潜力。该文系统阐述了无人船在渔业智慧监管中的应用,包括自主航行、路径规划、水环境监测和水产养殖等方面的关键技术,并分析了其未来研究方向。分析表明,无人船搭载高分辨率传感器和智能系统,可实现对渔船活动的实时监测和非法捕捞行为的自动识别,提高监管效率和准确性,同时减少人力需求和降低运营成本。在水环境监测中,无人船提高了监测的实时性和精确度,减少了设备投入和相关成本,并在恶劣环境中表现出色。在水产养殖中,无人船的智能投喂和施药技术提升了养殖效率和生物健康水平,降低了养殖成本。最后讨论了无人船在渔业应用中的机遇和挑战,认为其在低成本制备、多功能集成、新技术开发和应用场景挖掘等方面具有较大的发展潜力,同时指出提高无人船在复杂条件下的稳定性和可靠性、设计多参数一体化检测系统、开发可靠的自供电模块和拓展应用场景是无人船在智慧渔业领域的重要发展方向。

一种稳健的船舶水尺检测与识别方法

船舶水尺的检测与识别是实现精准水尺计重的关键。针对人工读取过程容易产生主观性误差以及人力成本较高等问题,提出一种基于计算机视觉的船舶水尺自动检测与识别方法。首先利用SegNet网络结合形态学操作精确定位吃水线位置,然后检测船舶的水尺区域,在水尺区域中使用轮廓检测算法定位水尺字符候选区域并通过卷积神经网络对水尺字符候选区域进行分类,最终根据水尺字符和水线的空间位置关系计算出水尺读数。在相关数据集上对所提方法进行测试,结果表明,所使用的算法在船舶水线检测中效果明显,在船舶水尺字符识别任务中识别准确率达到了94.8%。