箱網預警系統 海洋大學奪冠

國立臺灣海洋大學之團隊以「基於深度學習之箱網預警系統」獲得資訊應用組第一名。圖／大會提供

海外漁業面臨人力缺乏，作業環境安全性也是一大隱憂，在謝易錚老師指導下，國立臺灣海洋大學電機工程學系團隊參加第26屆大專校院資訊應用服務創新競賽，以基於深度學習之箱網預警系統，協助解決離岸養殖漁業箱網巡檢工作的不便，獲得資訊應用組第一名。

團隊領隊鄒承儫表示，在離岸養殖中，每一口箱網產值常高達一兩千萬，不過箱網網袋上容易附着許多海草等其它海洋物質，影響到水質穩定與魚只品質。因此常需由潛水員下水進行觀測，確保網袋品質，不僅危險且耗費人力，而且通常只能亡羊補牢，通常損失已無法挽回，因此以洗網預警演算法結合影像辨識技術，協助養殖業者進行箱網的清洗偵測與破網預測。提前預警，減少成本的支出，提高工作效率。

今年第二次參加大專資服競賽，鄒承儫從第一次參加經驗中認知到，除了技術與內容的精進，若缺乏行銷包裝或陳述，專業程度再好也是枉然。因此今年團隊改進以往不足之處，強化口述行銷技巧，因此能將複雜的系統，在短時間讓評委確實瞭解這系統的完整性及實用性，終於得到認可，獲得第一名，感到特別開心。

鄒承儫說，競賽由業者出題，所提出的題目都是產業及市場上確實需要的痛點，參加的同學在出社會前，就能借此知道所學未來的真正應用。團隊實驗室像一個小企業，同學們在其中實習，儘管遇到疫情，仍透過遠距協作方式，從發想到執行，將一個概念落實成實際的解決方案，這些都是很特別的體驗。

展望未來，團隊規劃將持續增加水質偵測及自動化投餌等功能，以箱網整體解決方案，協助漁民全面自動化，提升工作效率。鄒承儫說，影像辨識應用範圍廣泛，海上箱網作業只是應用之一，未來將持續深化智慧影像辨識技術，發掘更多產業應用，協助解決產業痛點。