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『人工智慧與海洋應用』專輯
目  錄 封面

「人工智慧與海洋應用」專輯序言

王故監事維甯名垂海下

運用人工智慧於海洋聲景特性調查研究

基於深度學習與資料擴增的魚類分類器

基於集成式學習的軸孔珊瑚與鹿角珊瑚分類技術

以水下滑翔機觀測海洋紊流:基本原理

新海研1號研究船資訊整合與感測警示系統-物聯網技術發展及應用

海洋及水下科技季刊一一二年度第三十三卷第三期封面


「人工智慧與海洋應用」 專輯序言
(第三十三卷第三期-序言)
摘要

 在本專輯「人工智慧與海洋應用」專題中,共收錄之1篇特訊及5篇相關論文。

 特訊為悼念本會王故監事維甯之追思文;論文1「運用人工智慧於海洋聲景特性調查研究」,邱永盛、楊文昌、王博賢、黃炯霖論述運用人工智慧技術分析水下聲景資料特性之研究及成果;論文2「基於深度學習與資料擴增的魚類分類器」,吳祐葳、李東霖論述透過人工智慧建立一個有效的水下魚種識別系統之必要性;論文3「基於集成式學習的軸孔珊瑚與鹿角珊瑚分類技術」,林晏葦、李東霖論述集成式學習分類技術來辨識軸孔珊瑚與鹿角珊瑚; 論文4「以水下滑翔機觀測海洋紊流:基本原理」,王釋虹、楊凱絜、葉祐瑜、張明輝、詹森介紹水下滑翔機搭載紊流套件之整合系統,推算紊流動能消散率的基本原理; 論文5「新海研1號研究船資訊整合與感測警示系統-物聯網技術發展及應用」,馬玉芳、林姿吟、呂孟璋、邱銘達、許鶴瀚、蘇志杰、温良碩介紹新海研1號研究船資訊整合與感測警示系統之應用。

 

 

專輯主編:楊穎堅/國立臺灣大學海洋研究所教授

         中華民國海洋學會理事長

     邱永盛/國立中山大學海下科技研究所特聘教授

         國立中山大學副總務長

     李東霖/國立臺灣海洋大學電機工程學系助理教授

 

王故監事維甯名垂海下
(第三十三卷第三期-特訊)
摘要
 認識王維甯董事長是從海下協會創立就開始已經有30幾年了,是一輩子的好朋友,良師益友!

 王董您一生熱心協會事務,創會開始就長期擔任協會理、監事,盡心盡力、長期贊助與支持協會,協助完成海下協會購置永久辦公會址艱辛之任務,使協會得以永續發展,感恩您。

 協會成立初期,感念王董積極協助參與組團赴日本、美國考察海下技術,赴加拿大英屬哥倫比亞省維多利亞市及溫哥華參訪海下技術產業,參與加拿大哥倫比亞省貿易發展局締結姊妹會,於凱悅飯店簽署合作協議備忘錄;赴丹麥、芬蘭考察深層水海纜管線技術,協助推動高雄市政府環保局委託之「大林蒲填海區環境監測-自動化海氣象觀測樁及系統建立」專案計畫;協助推動教育部國立歷史博物館委託之「澎湖海域古沉船發掘-將軍一號實勘作業」專案計畫等,為海下技術永續發展奠定良好基礎。

 王董協助推動在台北「第一、三屆海峽兩岸海洋論壇」,赴廈門參加「第二屆海峽兩岸海洋論壇」,及赴福建漳州參加「第四屆海峽兩岸海洋論壇」,積極協助推動兩岸海下技術交流。

 王董您國立成功大學礦冶系(現材料系所)畢業後,一生熱愛與致力材料耐火與防蝕技術與產業發展,為台灣推動防蝕技術之先驅。想起您到近年來,常到醫院回診檢查治療,仍為提升產業競爭力,留住優秀人才,竭盡心力為新建廠房產品製程動線、員工空間使用規劃,您都親力親為,為同仁營造優質產業環境,令人敬佩!

 王董您喜愛美食,天文科幻知識、音樂,記得有次到您做營眷村家,一起聆聽鄧麗君懷舊老歌”何日君再來”,享受屬於自己的人生感到開心。我每次到高雄都會與您聯絡,王董總熱情接待邀約,一起品嚐高雄大街小巷在地美食、東港海鮮!

 今(112)年4月27日與秘書處同仁楊萬蓉組長、黃郁媚組長前往台大癌醫中心探視鼓勵打氣,談及我們一同前往丹麥、芬蘭考察往事,您仍打起精神回應,約訂參加年會及到高雄探視,萬萬沒有想到,現您已離我們而去!想念你!

 王董,您一生精彩,名垂海下,為家人及產業留下典範楷模,且王董您後繼有子傳承,必能將產業發揚光大!您可放心,一路好走!保佑你家人平安健康!

 王董,此生暫別了,期來生再續前緣!

                         秘書長

                            簡連貴 敬輓

   

運用人工智慧於海洋聲景特性調查研究
(第三十三卷第三期-人工智慧與海洋應用)
摘要
 行政院於109年6月宣布推動「向海致敬」政策,鼓勵人民「知海」(知道海洋)、「近海」(親近海洋)及「進海」(進入海洋),為提高對於海域環境與海下活動之掌握度,國家海洋研究院於民國112年與中山大學合作於臺灣大西南海域進行連續50日之被動聲學量測,運用人工智慧技術分析水下聲景資料特性,自動化辨識船舶行經訊號、特定水下目標訊號、海洋生物訊號、不同海況風浪訊號、特殊海洋事件訊號等,針對辨識得之各類訊號進行標註與訊號擷取,藉此分析量測海域之海洋聲景特性,並依國家海洋資料庫之規定,將原始資料及處理後資料入庫典藏。本專案之執行內容包含實海域被動聲學觀測、及觀測資料處理與分析,完成了系統建置、海域量測調查、水下聲景分析等作業,獲得了觀測海域之聲景特性概況、行經之船舶聲紋資料、以及發聲生物活動特性等資料,本案之執行過程與分析成果為人工智慧與海洋聲景調查之良好整合成果。

 

作者:邱永盛/國立中山大學海下科技研究所特聘教授 

   楊文昌/國家海洋研究院海洋科學及資訊研究中心主任

   王博賢/國家海洋研究院海洋科學及資訊研究中心副研究員

   黃炯霖/國立中山大學海下科技研究所碩士班研究生

   

基於深度學習與資料擴增的魚類分類器
(第三十三卷第三期-人工智慧與海洋應用)
摘要

 

 辨認魚種是保護海洋生態系統的關鍵步驟之一。通過準確識別和記錄不同魚種的分佈和數量,可以獲得對當地生態系統的更深入了解並且有助於制定和實施有效的保護策略。然而,魚種之間存在著相似的外觀特徵,且水下圖像容易因海域、深度不同,出現顏色偏差、對比度低和細節模糊等狀況,需要大量的人力以及依賴專業知識和經驗,這限制了其應用範圍和效率。因此透過人工智慧建立一個有效的水下魚種識別系統是必要的。

本研究基於 YOLOv8 神經網路架構做模型訓練與辨識。另外為了改善部份魚種因訓練資料不足導致識別準確度低,本論文亦利用顏色通道調整、透視轉換、影像疊加與翻轉等方式對資料量較少且訓練成果不佳的魚種做資料擴增(Data augmentation),藉此提高訓練資料的多樣性以提高魚類的辨識能力。最終提出能辨識30種魚類之模型,整體平均辨識率達到92%。

(註:本文為本主題之完整內容;部分內容曾發表於2023 IEEE International Conference on Marine Artificial Intelligence And Law, 2023/09/04-05, Taipei, Taiwan)

 

 

作者:吳祐葳/國立臺灣海洋大學 電機機工程學系 學士

   李東霖/國立臺灣海洋大學 電機機工程學系 助理教授

基於集成式學習的軸孔珊瑚與鹿角珊瑚分類技術

(第三十三卷第三期-人工智慧與海洋應用)
摘要
  軸孔珊瑚(Acroporida)和鹿角珊瑚(Pocilloporidae)是石珊瑚家族中的兩大科,也是造礁珊瑚的最主要物種。統計它們的數量的同時也能判定珊瑚礁是否健全。然而這兩種物種雖然各有其特徵,但是實際在不同的水下環境以及拍攝角度下,往往不易只透過單一的外表特徵進行影像識別。甚至使用CNN類的深度學習的方式也無法獲得良好的識別效果。

本研究提出一種基於多特徵的集成式學習分類技術來辨識軸孔珊瑚與鹿角珊瑚。包含了珊瑚末端的生長範圍、顏色通道轉換等數個弱分類器,最後用集成式學習XGBoost建構一個準確率高達80%以上的強分類器。。

(註:本文為本主題之完整內容;部分內容曾發表於2023 IEEE International Conference on Marine Artificial Intelligence And Law, 2023/09/04-05, Taipei, Taiwan)

 

 

作者:林晏葦/國立臺灣海洋大學 電機機工程學系 學士

   李東霖/國立臺灣海洋大學 電機機工程學系 助理教授

以水下滑翔機觀測海洋紊流:基本原理
(第三十三卷第三期-人工智慧與海洋應用)
摘要

  海洋紊流觀測有許多不同的方法,在臺灣是以研究船施放垂直紊流剖面儀為主,但受船期短的限制,紊流觀測能力始終無法擴大。近10年來自走式水下觀測載具逐漸成為探測海洋的主要工具之一,一次任務不間斷可長達2至6個月,故近年紊流觀測也開始朝向水下自主觀測發展,測量海洋中的紊流動能消散率。本文介紹水下滑翔機Seaglider搭載MicroPod紊流套件之整合系統,以及以流速切變探針測得之剪切能譜配合探針移動速度U來推算紊流動能消散率的基本原理。若以研究船施放垂直紊流剖面儀的方式,U值可用壓力計測得的深度變化獲得,但Seaglider在水中以約20度的俯仰角滑行,且俯仰角與滑行路徑的水平傾角不同,又因Seaglider上面並沒有加裝電磁式流速計直接量測速度U,使得探針移動速度無法精確計算。本文分別介紹與比較兩種間接推算方式:水動力模型法(hydrodynamic model, hdm)和滑行坡度模型法(glide-slope model, gsm),經由現場實驗,我們發現兩種方法計算出Seaglider在水中滑行的速度,平均大約1.4倍,此可導致計算出的紊流動能消散率小約3.3倍。

 

 

 

 

作者:王釋虹/國立臺灣大學海洋研究所及理學院貴重儀器中心海洋探勘組技術員

   楊凱絜/國立臺灣大學海洋研究所及理學院貴重儀器中心海洋探勘組技術員

   葉祐瑜/國立臺灣大學海洋研究所計畫研究專員

   張明輝/國立臺灣大學海洋研究所教授

   詹 森/國立臺灣大學海洋研究所教授

 

新海研1號研究船資訊整合與感測警示系統-物聯網技術發展及應用
(第三十三卷第三期-人工智慧與海洋應用)
摘要

   自新海研1號(新海1)2020年開始服役,透過現代的物聯網技術,新海1發展了第二代的海洋資訊電子資料收集系統(MIDAS-II)與研究船即時互動資訊系統(IRIS),透過MIDAS-II系統後端的資料收集;感測監視及資訊展示三大模組,將各式海洋探測資訊、環境監測資料以及影像監視資料加以彙整,並透過IRIS前端平台提供的綜合資訊整合展示、數據分析及訊息警示介面,讓新海1成功的成為一個智慧平台,也成為國內海洋研究及水下科技發展的新助力,未來隨著相關經驗累積,新海1資訊整合與感測警示系統將配合科研團隊需求逐步優化,進一步強化大數據的即時分析及主動警示之功能,並協助國家研究船隊的發展。

關鍵詞:海洋探測、資訊整合展示、感測警示、物聯網技術、新海研1號

 


 

 

作者:馬玉芳/國立臺灣大學理學院貴重儀器中心

   林姿吟/國立臺灣大學海洋研究所海洋學門資料庫

   呂孟璋/國立臺灣大學海洋研究所海洋學門資料庫

   邱銘達/國立臺灣大學海洋研究所海洋學門資料庫

   許鶴瀚/國立臺灣大學海洋研究所

       國立臺灣大學海洋中心

   蘇志杰/國立臺灣大學海洋研究所

       國立臺灣大學海洋中心

   温良碩/國立臺灣大學海洋研究所

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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