近日，中國水產(chǎn)科學研究院東海水產(chǎn)研究所漁業(yè)遙感技術及數(shù)字漁業(yè)創(chuàng)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(yè)領域國際刊物《Fisheries Research》（JCR二區(qū)，影響因子為2.422）中發(fā)表。

隨著電子觀察員系統(tǒng)的發(fā)展，漁船作業(yè)過程有了更客觀的記錄，漁業(yè)船舶監(jiān)控也有了新的數(shù)據(jù)支撐。基于電子觀察員系統(tǒng)的漁船監(jiān)控及信息智能提取是近年一項新興的漁船作業(yè)狀態(tài)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(tài)識別，克服了傳統(tǒng)2D卷積網(wǎng)絡在識別動態(tài)過程中的局限性，在測試數(shù)據(jù)中達到了97.09%的準確率。

精準的漁船捕撈狀態(tài)識別，一方面能夠還原捕撈過程、便于漁船作業(yè)調度，另外還可以為漁業(yè)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。