智能化技術(shù)在漁船檢驗中的應用探索

關(guān)鍵詞：智能化技術(shù)；漁船檢驗；物聯(lián)網(wǎng)；大數(shù)據(jù)；漁業(yè)監(jiān)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(shù)的迅速發(fā)展，“互聯(lián)網(wǎng) + ”時代催生了各行業(yè)技術(shù)變革，海洋與漁業(yè)領(lǐng)域亦不例外。漁船作為漁業(yè)活動的重要載體，其安全性與運營狀況直接影響海上作業(yè)及資源利用。傳統(tǒng)的漁船檢驗依賴于人工現(xiàn)場審核和紙質(zhì)檔案存儲，已難以適應高頻次、高效率的監(jiān)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(shù)據(jù)采集、圖像識別等技術(shù)，實現(xiàn)對漁船狀態(tài)的實時監(jiān)控，從而為漁業(yè)安全提供技術(shù)保障。本文在前沿理論與實際案例基礎(chǔ)上，剖析智能化技術(shù)在漁船檢驗中的核心機理和應用效果，構(gòu)建一套適應現(xiàn)代化漁業(yè)監(jiān)管需求的智能檢驗新體系，以期推動監(jiān)管模式的創(chuàng)新與升級。

1漁船檢驗現(xiàn)狀及存在的問題

1.1 漁船檢驗技術(shù)現(xiàn)狀

傳統(tǒng)漁船檢驗主要依賴人工巡查和紙質(zhì)記錄，采用固定儀器進行靜態(tài)檢測，數(shù)據(jù)分散存儲導致信息孤島和傳輸不暢。檢驗標準依據(jù)國家法規(guī)，但異常判斷多憑主觀經(jīng)驗，缺乏智能分析支持，影響數(shù)據(jù)處理效率和監(jiān)管實時性[1]。在2015年至智能化技術(shù)普及前的階段，部分檢驗環(huán)節(jié)曾采用以下數(shù)學模型描述漁船檢驗數(shù)據(jù)的動態(tài)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(shù)據(jù)采集函數(shù)， α 和 β 為參數(shù)調(diào)節(jié)系數(shù)， 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(shù)據(jù)標準不一、各環(huán)節(jié)信息未能充分共享、現(xiàn)場影像與設(shè)備數(shù)據(jù)信息整合難度大等不足，導致從數(shù)據(jù)采集到結(jié)果反饋存在較大時延。檢驗周期的延長與數(shù)據(jù)失真問題突出，且由于檢驗人員數(shù)量不足或?qū)I(yè)能力不均，漁船安全隱患難以及時發(fā)現(xiàn)與處置。部分檢驗設(shè)備的傳感器精度不足、數(shù)據(jù)傳輸穩(wěn)定性較差，使得檢驗過程中易出現(xiàn)噪聲干擾現(xiàn)象。監(jiān)管部門亟需建立起綜合性的智能化監(jiān)管平臺，通過統(tǒng)一數(shù)據(jù)標準和信息整合機制，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的實時互聯(lián)互通，從而提高檢測精準度與監(jiān)管效能[2]

2智能化技術(shù)的理論基礎(chǔ)與關(guān)鍵技術(shù)

2.1 智能化技術(shù)理論基礎(chǔ)

智能化技術(shù)理論基礎(chǔ)構(gòu)成漁船檢驗系統(tǒng)升級的理論支點，綜合了物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)與人工智能等多種前沿技術(shù)，形成了數(shù)據(jù)采集、傳輸、處理及反饋的完整閉環(huán)體系。理論基礎(chǔ)的核心在于將傳統(tǒng)基于規(guī)則與經(jīng)驗的人工檢測方法，轉(zhuǎn)變?yōu)橐劳袛?shù)據(jù)驅(qū)動的智能分析系統(tǒng)，從而實現(xiàn)對微小異常變化的實時捕捉。其數(shù)學表達式為：

式中， L 代表損失函數(shù)， N 代表樣本數(shù)， 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(shù)據(jù)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(xiàn)了從數(shù)據(jù)采集到異常判定的自動化閉環(huán)監(jiān)控體系，為漁船安全管理提供了科學、精準的技術(shù)保障[3]

2.2關(guān)鍵智能化技術(shù)應用

在數(shù)據(jù)采集領(lǐng)域，通過物聯(lián)網(wǎng)平臺部署高靈敏度傳感器，實現(xiàn)對漁船各關(guān)鍵部位機械狀態(tài)、環(huán)境指標及結(jié)構(gòu)健康的實時監(jiān)控，采集數(shù)據(jù)利用無線傳輸技術(shù)迅速上傳至中央數(shù)據(jù)平臺，確保信息采集與傳輸?shù)倪B續(xù)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(gòu)建高效異常預警模型，為漁船安全狀態(tài)判定提供了數(shù)據(jù)支撐。整體技術(shù)體系通過數(shù)據(jù)采集、傳輸、存儲和智能分析構(gòu)建起閉環(huán)監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)，確保各環(huán)節(jié)信息互聯(lián)互通，從而在保障漁船安全和提升監(jiān)管效能方面具有顯著應用價值。

3日照市漁船檢驗監(jiān)管實踐案例分析

3.1日照市漁業(yè)監(jiān)管背景

日照市憑借豐富的海洋資源和漁業(yè)發(fā)展基礎(chǔ)，在漁船安全檢驗和監(jiān)管方面具有較高的起點。近年來，隨著漁業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的不斷升級，傳統(tǒng)監(jiān)管模式暴露出檢驗效率低、數(shù)據(jù)響應滯后等問題。為此，日照市海洋與漁業(yè)監(jiān)督監(jiān)察支隊積極引入智能化檢驗模式，通過構(gòu)建智能監(jiān)管平臺，整合各類檢驗信息，推動漁船檢驗向數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化和智能化轉(zhuǎn)型。監(jiān)管實踐表明，通過新技術(shù)手段，信息傳輸時延大幅降低，對漁船異常狀態(tài)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(tǒng)設(shè)計

在智能檢驗系統(tǒng)中，各類傳感器被集成部署于漁船關(guān)鍵部位，實時采集發(fā)動機溫度、振動參數(shù)、船體應力及環(huán)境數(shù)據(jù)[5]。系統(tǒng)采用模塊化設(shè)計，實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集模塊、無線傳輸模塊和數(shù)據(jù)處理模塊的無縫對接。為確保數(shù)據(jù)信息在網(wǎng)絡(luò)傳輸過程中的穩(wěn)定性，采用分布式存儲技術(shù)進行數(shù)據(jù)存儲，并引人數(shù)據(jù)加密算法保證數(shù)據(jù)安全。系統(tǒng)核心處理流程可以用數(shù)學模型描述為：

式中， x_n"代表各傳感器采集的原始數(shù)據(jù)， y_n"代表經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗、歸一化處理后得到的處理數(shù)據(jù)。上述數(shù)學模型進一步通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)異常模式識別。該系統(tǒng)在數(shù)據(jù)處理過程中采用下列公式對數(shù)據(jù)波動性進行定量描述：

式中， n 為樣本數(shù)量， μ 為數(shù)據(jù)均值， y_i"來自前述

處理后的數(shù)據(jù)集Y，表示第 i 個標準化數(shù)據(jù)點，標準差。此方法使得數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)顯示，智能檢驗系統(tǒng)顯著提升了監(jiān)管效能：異常率降低 15% ，檢驗周期縮短20% 。系統(tǒng)實時采集數(shù)據(jù)并通過預警模塊快速響應，實現(xiàn)遠程協(xié)同處置[8]。對比傳統(tǒng)方式，智能檢驗在周期、響應時效和數(shù)據(jù)準確性方面優(yōu)勢明顯（見表1）。高頻次數(shù)據(jù)采集和深度分析使監(jiān)管部門能全面把控漁船安全狀態(tài)，及時排查風險[9]，為應急決策提供有力支持。

表1傳統(tǒng)與智能檢驗指標對照表

4結(jié)論

智能化技術(shù)在漁船檢驗中的應用已展現(xiàn)出實時高效、精準預警和信息共享的優(yōu)勢[10]，但仍需在以下方向深化探索：一是構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺，實現(xiàn)多部門、跨區(qū)域數(shù)據(jù)共享，建立全生命周期檔案；二是融合多模態(tài)數(shù)據(jù)（如圖像、語音與傳感器數(shù)據(jù)），結(jié)合邊緣計算和分布式處理技術(shù)，提升系統(tǒng)魯棒性與實時性[11]。未來，通過政策引導和技術(shù)創(chuàng)新，將進一步推動漁業(yè)監(jiān)管向數(shù)據(jù)驅(qū)動、智能協(xié)同的模式轉(zhuǎn)型，全面提升安全管理水平[12]。

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（收稿日期：2025-06-13）