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应用案例丨长江流域禁捕智能监控平台

2022年07月07日

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长江是世界上水生生物多样性最为丰富的河流之一,长江哺育了424种鱼类,是全球七大生物多样性丰富河流之一。然而,多年的无序开发、松懈管理让长江流域生态功能退化,长江生物完整性指数已经到了最差的“无鱼”等级,保护鱼类生态刻不容缓。


其实鱼类基因在人工饲养过程中会不断退化,而野生鱼起着鱼类基因库的作用,野生鱼减少会使得鱼类无法自然进化基因,造成基因单一,抗风险能力差,甚至未来无鱼可吃。


为此,农业农村部在2020年1月1日正式宣布《长江十年禁渔计划》,这将为多数鱼类争取2至3个世代繁衍,缓解当下长江鱼少之困,也为濒危物种的保护带来了希望,是对长江生态系统保护具有历史意义的重要举措。


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禁渔计划启动后,各地渔政部门就开始了对长江流域的管理工作,各地捕捞者退捕上岸,野生鱼得到了休养生息的机会。


但有法律就会有违法者,禁渔后,仍有部分非法捕鱼者靠流动作业躲避执法打击。面对数十甚至上百公里的管理区域,基层渔政执法部门有限人力很难将监管做到常态化覆盖,制约了对违法行为的监控与打击。


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随着云计算与AI技术的发展,陆续有人开始使用云计算+AI来尝试解决渔政管理的问题,但渔政领域不同于传统互联网环境,很多监控地点在野外,面对网络不稳定和流量成本,导致云计算模式陷入使用困难,成为管理负担。


近几年,这个难题正在被解决,一个新技术:“边缘计算”诞生了。边缘计算是对云计算的补充和优化,将计算工作放在监控设备本地完成,不需回传云平台处理。不同技术的融合使得边缘计算的核心不断创新,例如,边缘计算+人工智能,为“边缘AI”的落地提供了助力。


边缘AI计算机可以通过高清摄像机拍摄画面,对内容自主分析判断,生成结果,对比云计算,边缘AI有更显著的优势:


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离线可用性

这可能是最明显的优势。信号不稳定,DDoS攻击,或机房在地下室,连接可能随时中断,如果需要程序在任何网络状态下都可用,那么AI分析必须在现场设备上运行。


边缘AI计算机即可以自主处理数据,通过预置对应的AI算法,在河岸边就可以完成监控→识别→预警的过程,不需要担心网络问题。


流量成本低

带宽流量成本也很昂贵。对于视频监控而言,一个高清摄像头每24小时就能产生几十G的数据量,一套系统有几十上百个摄像头,如上传云平台分析计算,每天的流量成本是笔不小的费用,对于部门预算压力很大。


而使用边缘AI计算机,可以本地分析视频内容,将几十G的文件语义化换为几kB的数据。比如河道监控,云计算模式需要将视频持续上传云端去分析,而边缘设备只需要回传一句话:“这段河道目前没有异常”。

响应时间短

在本地收集和处理数据可以缩短响应时间,规避网络延迟的风险,从而提高执法效率。设备不依赖云平台计算反馈,在发现违法行为的第一时间即可上报管理人员。


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汉智兴科技 Coeus-3601T 边缘AI计算机,为渔政管理提供了“智慧河道监控”,可不间断对河流河道中的人员动态、行为进行监管。及时向管理者通报预警,拍摄取证,7×24h智能执法,让违法行为无所遁形。


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此次应用案例的使用者是长江流域重庆段的渔政管理部门,他们之前采用传统人工巡逻方式,主要靠执法队员徒步或乘快艇完成。由于徒步效率低速度慢、快艇声音大,都使得违法者有足够时间销毁证据。


边缘AI计算机恰好可以解决该部门的工作痛点,可实时监控禁捕水域情况,自动跟踪抓拍,预先锁定违法证据,用AI代替人力,降低人工巡逻成本负担。


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根据需求,在沿岸关键点位部署边缘AI计算机,每台设备联动数个高清摄像机,覆盖江面区域。通过上传渔具渔法和捕捞船舶等视频、照片,AI算法进行自主学习,动态分析。


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系统对覆盖流域进行全天候“无死角”自动监管,对电鱼、撒网、垂钓等等常见违法捕鱼动作实现前端视频毫秒级处理分析预警功能,关联平台自动向管理者发出预警信息,责任区域网格员有针对性地进行研判,现场查处。


系统上线后,区域内违法行为有了明显降低,有违法人员还没收网,执法人员已经到达现场。配合同步录像采证,切实有效的提高了对违法捕鱼行为的打击,增加管理威慑力。


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通过数字化、网格化的管理,有效延伸了监管触角,提升了执法效率,让渔政执法达到“人防+技防”的融合,保护生态资源,进一步实现人文生态相结合。


未来,双方合作还会继续,部署更多设备,覆盖更广流域,并且通过数据积累,不断优化算法,可进一步提高监控识别的准确性。沉淀的数据有助于管理者对工作进行更好的规划与调整,对治理方案持续性的迭代升级,进一步治好水、用好水,实现真正落地的数字化改革。


依靠科技手段,助力十年禁渔,让生命长江再现水清岸绿、鱼翔浅底的美丽景象。