智能化技術在漁船檢驗中的應用探索

關鍵詞：智能化技術；漁船檢驗；物聯網；大數據；漁業監管中圖分類號：U674.4；S937 文獻標志碼：A 文章編號：1004—6755（2025）08-0037—03

Abstract：Based on the fishery regulation practices in Rizhao City，this paper explores the implementation pathways and outcomes of inteligent technologies in fishing vessel inspection，it systematically analyzes existing shortcomings in current inspection methodologies regarding technical approaches， data integration，and oversight mechanisms.The study emphasizes the imperative of establishing a novel fishery regulatory framework through intelligent solutions such as the Internet of Things，big data analytics，and artificial inteligence. This paper workflow for vessel inspection and a data transmission framework are proposed，accompanied by specific improvement strategies，as evidenced by case analysis， intelligent inspection technologies demonstrate significant advantages in enhancing regulatory efficiency，mitigating operational risks，and ensuring maritime safety.

Key words：intelligent technologies； fishing vessel inspection; Internet of Things; big data； fishery regulation and management

隨著全球信息技術的迅速發展，“互聯網 + ”時代催生了各行業技術變革，海洋與漁業領域亦不例外。漁船作為漁業活動的重要載體，其安全性與運營狀況直接影響海上作業及資源利用。傳統的漁船檢驗依賴于人工現場審核和紙質檔案存儲，已難以適應高頻次、高效率的監管要求。日照市積極探索智能化檢驗模式，通過引人新型傳感器、數據采集、圖像識別等技術，實現對漁船狀態的實時監控，從而為漁業安全提供技術保障。本文在前沿理論與實際案例基礎上，剖析智能化技術在漁船檢驗中的核心機理和應用效果，構建一套適應現代化漁業監管需求的智能檢驗新體系，以期推動監管模式的創新與升級。

1漁船檢驗現狀及存在的問題

1.1 漁船檢驗技術現狀

傳統漁船檢驗主要依賴人工巡查和紙質記錄，采用固定儀器進行靜態檢測，數據分散存儲導致信息孤島和傳輸不暢。檢驗標準依據國家法規，但異常判斷多憑主觀經驗，缺乏智能分析支持，影響數據處理效率和監管實時性[1]。在2015年至智能化技術普及前的階段，部分檢驗環節曾采用以下數學模型描述漁船檢驗數據的動態變化特征：

式中， y（t） 表示檢驗指標的變化趨勢， f（x） 為實時數據采集函數， α 和 β 為參數調節系數， dx 是積分變量的微分。

1.2漁船檢驗存在的問題

目前檢驗工作存在數據標準不一、各環節信息未能充分共享、現場影像與設備數據信息整合難度大等不足，導致從數據采集到結果反饋存在較大時延。檢驗周期的延長與數據失真問題突出，且由于檢驗人員數量不足或專業能力不均，漁船安全隱患難以及時發現與處置。部分檢驗設備的傳感器精度不足、數據傳輸穩定性較差，使得檢驗過程中易出現噪聲干擾現象。監管部門亟需建立起綜合性的智能化監管平臺，通過統一數據標準和信息整合機制，實現數據的實時互聯互通，從而提高檢測精準度與監管效能[2]

2智能化技術的理論基礎與關鍵技術

2.1 智能化技術理論基礎

智能化技術理論基礎構成漁船檢驗系統升級的理論支點，綜合了物聯網、大數據與人工智能等多種前沿技術，形成了數據采集、傳輸、處理及反饋的完整閉環體系。理論基礎的核心在于將傳統基于規則與經驗的人工檢測方法，轉變為依托數據驅動的智能分析系統，從而實現對微小異常變化的實時捕捉。其數學表達式為：

式中， L 代表損失函數， N 代表樣本數， y_i"與""分別表示實際觀測值與模型預測值。通過多層次、多角度的數據融合處理，不僅提高了信息采集的完整性與準確性，而且實現了從數據采集到異常判定的自動化閉環監控體系，為漁船安全管理提供了科學、精準的技術保障[3]

2.2關鍵智能化技術應用

在數據采集領域，通過物聯網平臺部署高靈敏度傳感器，實現對漁船各關鍵部位機械狀態、環境指標及結構健康的實時監控，采集數據利用無線傳輸技術迅速上傳至中央數據平臺，確保信息采集與傳輸的連續性與時效性。人工智能算法進一步對來自多源傳感器的信息進行綜合分析與特征融合，構建高效異常預警模型，為漁船安全狀態判定提供了數據支撐。整體技術體系通過數據采集、傳輸、存儲和智能分析構建起閉環監控網絡，確保各環節信息互聯互通，從而在保障漁船安全和提升監管效能方面具有顯著應用價值。

3日照市漁船檢驗監管實踐案例分析

3.1日照市漁業監管背景

日照市憑借豐富的海洋資源和漁業發展基礎，在漁船安全檢驗和監管方面具有較高的起點。近年來，隨著漁業產業結構的不斷升級，傳統監管模式暴露出檢驗效率低、數據響應滯后等問題。為此，日照市海洋與漁業監督監察支隊積極引入智能化檢驗模式，通過構建智能監管平臺，整合各類檢驗信息，推動漁船檢驗向數字化、網絡化和智能化轉型。監管實踐表明，通過新技術手段，信息傳輸時延大幅降低，對漁船異常狀態能夠迅速辨識并反饋，從而有效降低事故風險[4]。

3.2智能化檢驗系統設計

在智能檢驗系統中，各類傳感器被集成部署于漁船關鍵部位，實時采集發動機溫度、振動參數、船體應力及環境數據[5]。系統采用模塊化設計，實現數據采集模塊、無線傳輸模塊和數據處理模塊的無縫對接。為確保數據信息在網絡傳輸過程中的穩定性，采用分布式存儲技術進行數據存儲，并引人數據加密算法保證數據安全。系統核心處理流程可以用數學模型描述為：

式中， x_n"代表各傳感器采集的原始數據， y_n"代表經過數據清洗、歸一化處理后得到的處理數據。上述數學模型進一步通過深度神經網絡實現異常模式識別。該系統在數據處理過程中采用下列公式對數據波動性進行定量描述：

式中， n 為樣本數量， μ 為數據均值， y_i"來自前述

處理后的數據集Y，表示第 i 個標準化數據點，標準差。此方法使得數據異常具有明確閾值判定，提高了檢驗準確度

3.3案例實施效果分析

日照市應用數據顯示，智能檢驗系統顯著提升了監管效能：異常率降低 15% ，檢驗周期縮短20% 。系統實時采集數據并通過預警模塊快速響應，實現遠程協同處置[8]。對比傳統方式，智能檢驗在周期、響應時效和數據準確性方面優勢明顯（見表1）。高頻次數據采集和深度分析使監管部門能全面把控漁船安全狀態，及時排查風險[9]，為應急決策提供有力支持。

表1傳統與智能檢驗指標對照表

4結論

智能化技術在漁船檢驗中的應用已展現出實時高效、精準預警和信息共享的優勢[10]，但仍需在以下方向深化探索：一是構建統一的數據平臺，實現多部門、跨區域數據共享，建立全生命周期檔案；二是融合多模態數據（如圖像、語音與傳感器數據），結合邊緣計算和分布式處理技術，提升系統魯棒性與實時性[11]。未來，通過政策引導和技術創新，將進一步推動漁業監管向數據驅動、智能協同的模式轉型，全面提升安全管理水平[12]。

參考文獻：

[1]戴政珺.船舶質量檢驗全流程管理系統的研究與應用[J].船舶物資與市場，2020（4）：60-61.

[2]孫磊.船舶檢驗與船舶安全檢查相關問題的分析[J].船舶物資與市場， 2019（2）：49-50

[3]梁千，劉建利.互聯網環境下的船舶航運貨物倉儲智能化管理系統設計LJ」.艦船科學技術，2020，42（10）：205—207.

[4]馬德亮，范旭東.日照港開放式安全監管平臺建設[J].港口科技， 2022（9）：41-44 元

[5]張玉濤，李國棟，湯濤林，等．基于漁業船聯網的船載終端系統設計與實現[J]：漁業現代化， 2022，49（4）：80-87

[6]吳勇，劉則洋.智能檢驗檢測系統設計研究[J].輕工標準與質量，2021（4）：73-75.

[7]王喆．基于 K- means聚類算法的章程文本數據安全智能檢驗分析系統設計J」：自動化與儀器儀表，2022（3）：96-100.

[8]劉孟云，劉軍樸，向林浩，等.數據驅動的船舶檢驗應用技術[J].航海技術，2024（5）：70-74.

[9]文紹平.漁港船舶的視覺感知與識別關鍵技術研究[D].?？冢汉Ｄ洗髮W，2023.

[10]張玉濤，李國棟，湯濤林，等．基于漁業船聯網的船載終端系統設計與實現J」.漁業現代化，2022，49（4）：80-87.

[11」王奕.基于雷達通信和AIS的海洋漁業智能化監管策略研究[J.中國新通信，2023，25（13）：12—14.

[12］山東省漁業發展和資源養護總站.“現代化海洋牧場管理平臺”人選山東省數字化應用優秀案例[J」.科學養魚，2024（9）：88.

（收稿日期：2025-06-13）