Advanced Computation Laboratory 3D即時動態海圖 AI辨識航跡守護遠洋治理防線
本實驗室團隊自主研發百分之百國產的「新世代全球3D即時動態海洋與漁業地理資訊分析系統」，將自動船舶識別系統（AIS）、漁船監控系統（VMS）、漁船航程紀錄器（VDR）及海洋氣象環境等龐大數據，疊合成即時運算的立體動態海圖，作為官方管理單位的數位決策中樞。 海空域洞察系統。 系統核心優勢在於「最即時的數據更新」與「最細緻的航跡分析」。「最關鍵的一步，是讓AI準確判斷船隻是否正在捕魚。」許為元副教授指出，面對橫跨海洋的密集航跡，AI演算法能協助辨識船隻是否進行漁撈作業、標定實際下?區域，並估算不同海域的漁獲量與經濟價值；系統再將分析結果與捕撈許可及漁獲配額資料交叉比對，提供稽核人員即時查核。 為了整理龐大的海域資訊，系統依經緯度將海圖切分成一格格的分析區域，這些排列整齊、用來記錄數據的方格就稱為「網格」。這裡的「度」源自於地球球體的經緯度中心夾角，在赤道與台灣附近海域，經緯度每差1度，實際地面距離大約是111公里。系統以此為基準劃分網格：遠洋海域以0.25度（約25 公里）為單位呈現巨觀趨勢；沿近海則極致細分至0.001度（也就是將邊長縮小到僅約100公尺），精準捕捉船隻在岬角或海灣的細微動態。分析結果再以每一格都能向上延伸、代表不同漁獲高度的3D立體柱狀網格呈現，稽核人員只要點選網格，即可掌握該區域的捕撈重量與魚種組成。在國際嚴格防堵非法捕撈（IUU）的趨勢下，這套系統也成為維護臺灣漁權與國家聲譽的重要工具。 同樣邏輯也延伸至沿近海的空間治理。許為元副教授分享：「過去討論離岸風電開發與傳統漁場衝突時，2D平面圖難以呈現差異；導入3D動態圖層後，即可一目瞭然區分不同熱區的作業強度。」透過掌握捕撈熱區位置、作業累積時數及商船與漁船的路徑差異，不僅能客觀釐清風場開發是否擠壓漁民生計，更能留下長期數據基準，追蹤施工前後對周邊漁場資源的實質影響。 遠洋漁業AI漁獲捕撈圖。 沿近海漁業AI漁獲捕撈圖。 克服非標準化甲板 國產電子觀察員的人機協作術 有了掌控全局的3D動態航跡後，真正要落實透明治理，下一步就得深入現場，讓每一尾上鉤的漁獲都被精準記錄。 國際上進行以「電子觀察員」（Electronic Monitoring, EM）輔助或替代人力監控的研究已逾20年。許為元副教授團隊經過約5年的研發與場域測試，逐步將電子觀察技術應用於臺灣不同類型的漁船。這難度遠高於國外，因漁船不像車輛出廠有標準規格，且從CT6至CT8級（總噸位200噸以上）的大型漁船、CT3至CT5級（總噸位20噸以上未滿200噸）的中小型遠洋漁船，到更小型的家計型漁船，每艘船的甲板配置、冷凍庫開口與作業習慣截然不同，「有的國家規範船東將漁獲拉至特定判定區以利魚種辨識，但我國系統從『人』的角度出發，必須在完全不干擾漁民既有作業的前提下運作，難度瞬間倍增。」 電子觀察員大型船AI漁獲追蹤。 研發團隊攻克技術瓶頸，訓練AI在各種視角與複雜背景下辨識魚種。即使漁獲上岸後魚體外觀不完整，或僅從甲板設備等障礙物間短暫露出，加上夜間光線昏暗、鏡頭遭海水噴濺而模糊等狀況，系統的魚種辨識準確率仍突破8成；覆核人員只需針對AI標記的關鍵作業時間點進行確認，大幅提升審核效率。 此外，當系統來到沿近海場域，挑戰則來自物種多樣性。臺灣常見經濟魚種超過500種，同一種魚的俗名各地都不同，加上卸魚現場樣態多變，團隊正逐年擴增辨識模型庫。許為元副教授笑著說：「支撐AI高精度演算法的背後一點都不浪漫，得動用大量人力頂著四季的烈日、海風、寒冷、飄雨，在全臺包含離島漁港和魚市場逐一採樣、鑑定與軟體輔助框選標記。」團隊亦同步開發民間版系統，讓漁民透過手機拍照即可自動填報漁獲，將繁瑣的紙本申報轉化為便捷的數位流程，實踐由下而上的自主管理。 沿近海多目標AI魚種辨識。 原文: https://scitechvista.nat.gov.tw/Article/C000003/detail?ID=7cf1810e-20d6-4801-bfd1-45bb3b590a8b Views: 76
