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English(EN) Deep Learning based Detection of Fishing Vessels and Fishing Monitoring using Nightlight Images

深度学习模型利用卫星夜光数据检测“暗船”

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一个名为 YOLO11 的深度学习模型，利用夜间灯光卫星图像来检测渔船。该双分支架构同时处理全色和 RGB 数据，取得了高性能指标，包括 0.96 的 mAP@50。当应用于印度海岸时，该模型识别出超过 31,000 艘船只实例，其中大部分（77.3%）被识别为可能未传输 AIS 的“暗船”。研究还显示，捕捞活动高峰期在 1 月至 4 月之间，集中在海岸线 50-100 公里范围内。 AI

影响 增强了海上监视能力，并为渔业模式和监管合规性提供了见解。

排序理由 详细介绍新深度学习模型及其应用的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Shantakar Mohanty, Prasun Kumar Gupta, Raian Vargas Maretto ·

    基于深度学习的夜光影像渔船检测与渔业监测

    arXiv:2608.09360v1 Announce Type: cross Abstract: The demand for maritime surveillance has given rise to the need for monitoring fishing vessel activities, particularly in addressing the challenge of "dark vessels" that operate without Automatic Identification System (AIS) transm…

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