近日，我所漁業遙感技術及數字漁業創新團隊張勝茂研究員為通信作者，指導的研究生王書獻為第一作者撰寫的論文“Recognition on the working status of Acetes chinensis quota fishing vessels based on a 3D convolutional neural network”在漁業領域國際刊物《Fisheries Research》（JCR二區，影響因子為2.422）中發表。
隨著電子觀察員系統的發展，漁船作業過程有了更客觀的記錄，漁業船舶監控也有了新的數據支撐?；陔娮佑^察員系統的漁船監控及信息智能提取是近年一項新興的漁船作業狀態識別技術。該文章將計算機視覺領域3D卷積技術應用于中國毛蝦捕撈漁船的狀態識別，克服了傳統2D卷積網絡在識別動態過程中的局限性，在測試數據中達到了97.09%的準確率。
精準的漁船捕撈狀態識別，一方面能夠還原捕撈過程、便于漁船作業調度，另外還可以為漁業管理相關部門進行捕撈強度精細化管理和資源保護等提供技術支撐，具有較大的實際應用價值和應用前景。
（漁業遙感與信息技術研究室 張勝茂/王書獻）
