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成功的海洋空间规划依赖于了解人类使用的模式，并提供有关捕鱼工作空间分布的准确，详细和最新信息。在商业船只中，跟踪系统（例如船舶监测系统（VM）或自动识别系统（AIS））通过生成用于商业海上空间计划的大量位置数据来帮助维持和增强区域的生物多样性。但是，对于海洋休闲渔船的VMS或AIS等位置系统，没有任何法规。鉴于车队的广泛和可变性质，获取有关海洋休闲捕鱼的空间数据可能很困难且耗时。远程摄像机和计算机视觉系统越来越多地用于克服这些常规方法的成本限制。在这里，我们显示了一种新型的高分辨率和低成本跟踪系统，该系统基于照片时态和最先进的计算机视觉算法算术算法，包括深度学习，以自动对沿海地区的钓鱼和巡航船的精确轨迹进行分类并获得精确的轨迹。我们的方法通过提供一种基于图像的自动实时监控工具来有助于对海洋保护区进行自动监视。我们的方法还允许确定休闲捕鱼工作的强度和时空分布，对于定义活动和沿海地区的可持续性很重要。我们终于讨论了应用于海洋娱乐渔业空间规划的计算机视觉工具的机会和局限性。
应用于海洋休闲渔业的新型计算机视觉工具
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