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SDGSAT-1卫星微光影像的夜间渔船识别
1
作者 常昊 胡昌苗 +2 位作者 陆俊南 闫冬梅 唐娉 《无线电工程》 北大核心 2023年第11期2691-2698,共8页
现代渔民常利用鱼类的趋光特性来捕鱼,在夜晚出海时在船身安装集鱼灯,使用强烈的灯光照明来吸引鱼群,从而可以捕获大量的鱼类。开启集鱼灯的渔船在夜间微光影像上具有明显的灯光辐射特征和几何特征。可持续发展科学卫星1号(The Sustaina... 现代渔民常利用鱼类的趋光特性来捕鱼,在夜晚出海时在船身安装集鱼灯,使用强烈的灯光照明来吸引鱼群,从而可以捕获大量的鱼类。开启集鱼灯的渔船在夜间微光影像上具有明显的灯光辐射特征和几何特征。可持续发展科学卫星1号(The Sustainable Development Science Satellite 1,SDGSAT-1)的微光成像仪具有10 m的空间分辨率,可以轻易地探测到夜间开启集鱼灯的渔船。使用传统的形态学方法可以检测到夜间渔船的灯光。使用SDGSAT-1卫星的微光遥感影像数据,进行夜间渔船的动态监测。分析了渔船夜间灯光在影像上的辐射特征和几何特征,构建不同渔船大小和船只种类的船只识别模型。结合自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)数据对识别的船只目标进行匹配验证,实现了影像灯光与船只的匹配。对中国南部的某渔场开展研究。实验使用了2022年3—9月的34景微光影像及对应AIS数据,研究区域的影像覆盖率达到100%。基于船只识别技术,对不同灯组数量的渔船、货船等船只实现了检测与匹配。在禁渔期的影像中检测到疑似存在非法捕鱼的渔船灯光,为微光遥感影像服务渔业检测,以及打击禁渔期非法捕捞行为提供了有效的技术手段。 展开更多
关键词 夜间渔船识别 微光影像 可持续发展科学卫星1号
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以遥感夜间灯光数据为基础的西北太平洋秋刀鱼渔船识别 被引量：5
2
作者 田浩 刘阳 +6 位作者 田永军 刘世刚 闫鲁鑫 陈冠宇 李建超 李渊 林龙山 《水产学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第11期2359-2371,共13页
研究和开发利用大洋性生物资源是实现我国海洋渔业可持续发展的重大战略需求,西北太平洋秋刀鱼是近年来我国重点开发的大洋性渔业资源之一,因此利用卫星来监测渔船时空分布动态成为了解秋刀鱼渔业资源变动的重要数据源。本研究采用峰值... 研究和开发利用大洋性生物资源是实现我国海洋渔业可持续发展的重大战略需求,西北太平洋秋刀鱼是近年来我国重点开发的大洋性渔业资源之一,因此利用卫星来监测渔船时空分布动态成为了解秋刀鱼渔业资源变动的重要数据源。本研究采用峰值检测和阈值分割等方法对西北太平洋夜间灯光数据进行识别,利用地理信息系统技术对渔船位置信息和数量进行提取分析。通过西北太平洋秋刀鱼资源调查的渔捞日志和经过筛选的北太平洋渔业委员会(NPFC)渔船列表数据对识别结果进行验证。结果显示,本研究所用的夜间灯光渔船识别方法可以精确识别西北太平洋密集作业及外围分散作业的秋刀鱼渔船。以此为基础可以有效地分析秋刀鱼渔场的时空变动。结合美国国家海洋和大气管理局(NOAA)提供的海表温度(SST)数据绘制等温线,进一步分析作业渔场的时空变化,发现夜间灯光渔船作业的温度范围随着秋刀鱼洄游而变化。2016年7—9月渔场的SST波动较大是因为这一时期秋刀鱼在黑潮—亲潮广泛的交汇区域洄游,分布更为广泛,9月之后作业渔场SST变动趋于稳定。该研究结果将来会对远洋渔场环境实时变化、鱼群分布预测、渔船动态及法律支撑等提供有效信息。 展开更多
关键词 秋刀鱼 夜间灯光渔船识别 遥感 夜间灯光数据 西北太平洋
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机器学习算法在渔船数据挖掘技术中的应用
3
作者 刘敏 《黄山学院学报》 2024年第3期13-16,共4页
本文基于PCA_Word2Vec的渔船数据挖掘技术展开研究,构建了PCA_Word2Vec渔船数据挖掘模型并对渔船轨迹数据进行挖掘,在此基础之上通过将LightGBM模型与其他经典模型分类效果进行比较,以及对PCA_Word2Vec数据挖掘模型挖掘前后的数据展开对... 本文基于PCA_Word2Vec的渔船数据挖掘技术展开研究,构建了PCA_Word2Vec渔船数据挖掘模型并对渔船轨迹数据进行挖掘,在此基础之上通过将LightGBM模型与其他经典模型分类效果进行比较,以及对PCA_Word2Vec数据挖掘模型挖掘前后的数据展开对比,验证了渔船数据挖掘技术的有效性和实用性。 展开更多
关键词 机器学习算法 PCA_Word2Vec数据挖掘模型 数据挖掘 渔船识别
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基于BiLSTM模型的远洋渔船类型识别研究 被引量：5
4
作者 杨胜龙 史慧敏 +6 位作者 张胜茂 张涵 费英杰 王斐 金卫国 王国来 樊伟 《海洋科学》 CAS CSCD 北大核心 2022年第3期25-35,共11页
船舶自动识别系统(Automatic identification system, AIS)为渔业资源和渔船捕捞活动管理和研究提供了可能。明确船舶作业类型是开展AIS信息渔业研究应用前提,为渔业研究和管理提供渔船捕捞类型基础数据支撑,保障渔船作业安全和监督非... 船舶自动识别系统(Automatic identification system, AIS)为渔业资源和渔船捕捞活动管理和研究提供了可能。明确船舶作业类型是开展AIS信息渔业研究应用前提,为渔业研究和管理提供渔船捕捞类型基础数据支撑,保障渔船作业安全和监督非法捕捞渔业活动,作者通过搜集整理3000多艘已知类型船舶信息,从空间、时间和行为等多方面挖掘17种船舶特征参数,采用三层双向长短期记忆网络(Bidirectionallongshort-termmemory,BiLSTM)方法,分别构建渔船/非渔船类别识别模型和不同渔船类型识别模型。模型结果表明,渔船/非渔船的BiLSTM模型的训练数据集分类平均准确率为99.6%,平均精确率为99.8%;验证数据集分类平均准确率为93.6%,平均精确率为95.6%。渔船多分类模型训练数据集分类平均准确率为99.0%,平均精确率为99.3%;验证数据集分类平均准确率是97.0%,平均精确率是97.6%。作者构建的渔船/非渔船类别识别模型和渔船类别识别模型训练和验证精度都较高,模型具有较好的泛化能力,可用于主要捕捞类型渔船识别分类。 展开更多
关键词 渔船类别识别 船舶自动识别系统 双向长短期记忆网络
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基于Radarsat-2数据的渔船检测与识别方法研究 被引量：1
5
作者 曹坤 王琳 +2 位作者 李小恕 李应仁 李继龙 《遥感信息》 CSCD 2013年第5期45-51,共7页
采用Radarsat-2高分辨率雷达数据和实测数据相结合的方式,探索了海上渔船目标的检测和识别方法。本研究采用的方法是,首先针对渔船在图像上的表现特征,采用全局均值与一倍标准差之和替代传统双阈值法中的背景峰值,采用目标的强峰与弱峰... 采用Radarsat-2高分辨率雷达数据和实测数据相结合的方式,探索了海上渔船目标的检测和识别方法。本研究采用的方法是,首先针对渔船在图像上的表现特征,采用全局均值与一倍标准差之和替代传统双阈值法中的背景峰值,采用目标的强峰与弱峰的中间值替代目标峰值点,作为分割阈值进行目标分割;同时,根据研究海域船只实际尺寸数据和高分辨率图像(GeoEye)目视解译数据,统计取得渔船的长度范围为8.85m^38.58m,长宽比为2.86~5.80,并以此范围进行渔船识别。最后采取交互式精度评价方法,对检测和识别结果进行评价。 展开更多
关键词 SAR RADARSAT-2 双阈值分割 渔船目标检测与识别
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渔船身份智能识别自助终端技术实现方案 被引量：1
6
作者 李文明 《现代信息科技》 2020年第20期60-62,共3页
渔船身份智能识别自助终端设备是渔船身份识别系统重要的组成部分。在基于渔船身份智能识别自助终端的性能要求分析基础上,从终端设备结构设计、有源电子标签频率的选择、设备调制方式的选择、终端设备防死机方案设计、终端设备存储容... 渔船身份智能识别自助终端设备是渔船身份识别系统重要的组成部分。在基于渔船身份智能识别自助终端的性能要求分析基础上,从终端设备结构设计、有源电子标签频率的选择、设备调制方式的选择、终端设备防死机方案设计、终端设备存储容量的设定选择、有源电子标签的省电模式及测试、电池性能测试七个角度,来探讨如何设计出功能齐全,性能较为稳定可靠的渔船终端技术实现方案。产品方案经过实际测试与应用,基本满足实际要求。 展开更多
关键词 渔船身份识别系统 渔船自助识别终端 智能识别
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基于改进YOLOv8的渔港船舶进出港目标检测与统计方法
7
作者 惠卓凡 李鹏龙 +3 位作者 沈烈 沈辉 隋江华 张胜茂 《大连海洋大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期498-505,共8页
为减轻渔港执法人员在渔船进出港统计工作中的压力,提出了一种基于改进YOLOv8模型的渔港船舶进出港目标检测与统计模型YOLOv8n-Bi-FPN-EMA,该模型采用加权双向特征金字塔网络结构(Bi-FPN),引入高效多尺度注意模块(EMA)以提高模型的目标... 为减轻渔港执法人员在渔船进出港统计工作中的压力,提出了一种基于改进YOLOv8模型的渔港船舶进出港目标检测与统计模型YOLOv8n-Bi-FPN-EMA,该模型采用加权双向特征金字塔网络结构(Bi-FPN),引入高效多尺度注意模块(EMA)以提高模型的目标检测准确性和稳定性,并结合BoT-SORT跟踪算法实现对不同类型船舶进出渔港的分类统计。结果表明:与YOLOv8n模型相比,YOLOv8n-Bi-FPN-EMA模型的准确率提高了5.0%,mAP@0.5提高了0.2%,对执法船、拖船和渔船的识别准确率分别提高了9.9%、4.9%、0.3%。其中,对渔船的识别准确率为99.1%,召回率为84.4%,mAP@0.5为97.8%。研究表明,YOLOv8n-Bi-FPN-EMA模型在渔船识别上有较好的表现,可用于渔船识别与进出港统计的辅助工作。 展开更多
关键词 深度学习 目标检测 YOLOv8 渔船识别 进出港统计 伏渔季管理
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