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  • 人工智能魚實驗室

    發布者:張程冬發布時間:2024-03-26瀏覽次數:1018



    一、成員簡介

    團隊負責人:袁紅春(教授/博導)

    團隊骨干:梅海彬(副教授/碩導)、王德興(副教授/碩導)、賈凌春(副教授)、張天蛟(上海市揚帆計劃人才/碩導)、楊蒙召(先進師德師風個人)


    二、主要研究方向

    團隊圍繞智能漁業信息技術的理論、技術、方法及其應用研究,并形成3個穩定的研究方向:(1)智能化水產養殖服務平臺關鍵技術與系統研發;(2)基于海洋大數據深度學習的漁情預測建模;(3)海洋環境數據驅動的人工智能魚仿真。團隊依托于人工智能魚實驗室,在智能化水產養殖服務平臺建設、人工智能漁情預報、人工魚建模與仿真、全量海洋環境信息融合等關鍵問題取得了突破性進展。


    三、主要成果

    團隊主持(參與)了國家自然科學基金面上項目、國家重點基礎研究發展計劃子任務、國家重點研發計劃“藍色糧倉科技創新”重點專項、國家發改委專項、上海市教委重點創新基金項目、上海市教委科研基金項目、上海市科委揚帆計劃項目等20余項,發表科研論文100余篇,申請獲得專利與軟件著作權30余項,團隊在人工智能的應用研究為我國海洋與漁業信息的學科建設及創新人才培養做出了突出貢獻。


    四、主要研究內容

    1、結合近岸海域環境自動監測系統的功能需求,運用嵌入式技術、信息融合和智能技術,開展近岸海域環境自動監測與災害預警關鍵技術研究,并研制一體化的近岸海域環境自動監測及海洋環境災害預警系統,包括:(1)基于ZigBee、GPRS(或CDMA)和互聯網等技術相結合的數據傳輸技術、基于面向屬性歸納等算法的數據預處理技術、基于人工智能的海洋環境災害預警技術;(2)在近海環境監測體系結構的搭建、監測節點的設計、無線傳感器網絡節點智能供電模塊的設計、組網方案的設計、監測數據安全研究的基礎上,設計和開發了適用于近岸海域環境自動監測及海洋災害預警系統。

    近岸海域水質監測系統

    2、作業數據及其與海洋環境數據的集成、基于深度學習技術的漁情預測模型的構建及其在Spark平臺上實現、漁業動態知識的提取及表示等關鍵內容進行研究,提出一種基于大數據深度學習技術的漁情預測模型,通過海洋環境數據和南太平洋長鰭金槍魚生產作業數據驗證了模型及其關鍵技術的有效性。在國內外重要學術刊物和會議上發表高質量文章29篇,獲批專利2項,軟件著作權4項,已編寫專著教材3部,培養研究生19名。

    基于Inception-Residual和生成對抗網絡的水下圖像增強

    五、校企合作、產教融合工作

    積極組織教師將智慧海洋、智慧漁業、智慧農業等科研成果轉化為教學案例,已出版具有我校特色的人工智能相關著作3本:《神經網絡及其漁業應用》、《水產品溯源關鍵技術研究與實踐》與《人工智能魚》。與企業聯合開發了教材1本:《人工智能應用與開發》,并建立了在線課程,在線課程已在職培通在線運行2年,上海海洋大學已有500余名學生參加了該課程學習并有439名學生獲得浦東新區人力資源社會保障局頒發的職業技能培訓證書,同時該課程也推廣到上海電機學院、上海電力大學等,目前已有300多名校外學生及在職人員參加了本課程培訓。

    團隊成員輔導研究生參加科創大賽

    人工智能魚微生態環境模擬

    發表專著


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