标题：基于视觉的渔船监管关键技术研究与系统开发
作者：吴苓芝1；崔振东2；李天赋1 高博1 刘呈祥1 朱锋1 连勇超1
作者单位：1 东方电子股份有限公司，山东 烟台 264001；2 烟台大学计算机与控制工程学院，山东 烟台 264005
关键字：深度学习；目标检测；目标跟踪；船牌识别；图像分类
摘要：当前小型渔船监管的信息化水平不高，依赖人工巡查监管存在漏检误检，易导致渔业生产安全隐患。针对此问题，首先，构建了小型渔船的进出港目标识别以及人员安全检查的系列深度学习模型；其次，开发了一套渔船进出港监管系统，实现了渔业生产管理的智能化；最后，将监管系统成功部署，促进了烟台长岛渔业生产监管的智能化。该系统实现了渔船及人员目标检测与轨迹追踪、船牌识别、救生衣穿着检测等功能，并与年审渔船信息以及违禁出海管理等对接，实现对渔船未年审出海、违章载客、未穿救生衣、违禁出海等违规活动的告警。研究工作提高了渔船进出港监管效率，降低了渔业生产的安全隐患。