基于昇腾AI,广为海洋推出智慧渔港大模型
大模型时代,各行各业都在经历深刻变革。渔船渔港管理关系到对渔港、渔船、船员、渔获等渔港生产全要素的信息化管理,针对渔港渔业管理痛点,广为海洋基于昇腾AI推出了面向智慧渔港的“广为.智港”多模态大模型,能有效提升当前行业解决方案在船只号牌识别率、风险分析时效性等方面的性能,助力渔船渔港管理数智化升级。
基于“广为.智港”大模型的渔港调度综合管理平台
“广为.智港”大模型基于昇腾CANN的并行计算能力,在模型推理过程中能够充分利用硬件资源,实现图像识别效率提高50%以上;基于昇思MindSpore丰富的API和工具,简化了大模型开发、训练和部署过程,实现了模型的快速迭代和试验,开发效率提高60%以上;“广为.智港”高度融合了视频分析、雷达、AIS、电子海图等信息,使得大模型数据集需求减少90%、数据标注工作量减少50%,同时支持零样本学习与多模态学习,使得识别准确率大幅提升。
基于以上技术优势,“广为.智港”多模态大模型具有更加广泛的应用场景:
01
图像分割
利用AI算法在复杂的渔港渔船等应用场景中,突破了天气、角度、遮挡等因素的影响,根据船只、人员、行为等不同类型进行精准的区域分割与记录。
02
目标自动标注
降低了对大量渔港数据的依赖,可以对识别的内容进行自动标注,包括但不限于渔船目标、人物目标、行为目标、水下生物目标等。
03
渔船船号识别
通过AI图像分割技术,对区域内多个复杂目标进行精准识别,包括渔船类型、船舷船号,并对渔港监测视频中移动的船只目标进行持续跟踪识别,融合AIS信息,记录渔船行动轨迹。
04
安全行为识别
通过图像识别技术,对安全行为进行有效识别,包括船只倾覆、碰撞行为、逆向行驶、人员落水等,并对潜在或已知的风险行为发出预警预报,有效强化渔港安全管理能力。
▲渔船类型及船号识别
▲移动目标跟踪识别效果
未来,昇腾AI将携手广为海洋,将“广为.智港”大模型落地应用于渔船渔港管理、渔政执法、渔业捕捞、海上应急管理、海洋环境保护、综合指挥调度等场景中,支撑着渔港渔业高质量发展。
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