近日，漁業(yè)科學領域的世界頂尖級期刊《Canadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences》發(fā)表了上海海洋大學遠洋漁業(yè)科學與技術創(chuàng)新團隊在金槍魚漁獲智能識別方面的最新研究成果“Automatic classification of the phenotype textures of three Thunnus species based on the machine-learning SVM algorithm”。海洋科學學院歐利國在職博士為第一作者，導師劉必林、陳新軍教授分別為通訊作者和第三作者。

　　近年來，遠洋漁業(yè)電子監(jiān)控智能化管理逐漸成為國際研究熱點，目前我國在此領域的研究剛剛起步，金槍魚智能化識別是構(gòu)建金槍魚遠洋漁業(yè)智能監(jiān)控體系和海上電子觀察員系統(tǒng)的關鍵核心技術。因此，“利用計算機視覺識別金槍魚生物信息的研究”，是對促進金槍魚遠洋漁業(yè)智能化管理發(fā)展所邁出的關鍵一步。

　　論文根據(jù)中國遠洋漁業(yè)數(shù)據(jù)中心觀察員、以及遠洋漁業(yè)調(diào)查中心“淞航號”號開展農(nóng)業(yè)農(nóng)村部公海漁業(yè)資源綜合科學調(diào)查所收集的金槍魚圖像，通過計算機視覺技術對金槍魚表型紋理信息進行多樣化可解釋性處理和利用不同核函數(shù)SVM算法進行性能分析等，進而得到金槍魚表型紋理信息智能化識別結(jié)果。

　　利用計算機視覺技術有助于深度挖掘金槍魚種間表型紋理信息的變化差異，進一步了解金槍魚屬魚類的生物多樣性。從金槍魚漁業(yè)的未來發(fā)展和長期效益來看，金槍魚生物信息智能化識別，不僅為我國遠洋漁業(yè)電子監(jiān)控識別關鍵漁獲物和主要經(jīng)濟魚類提供了良好的方法參考，而且也為未來的海上電子觀察員系統(tǒng)的實現(xiàn)創(chuàng)造了條件。