Dårlig sikt i bunntrålen: Løsningen var såre enkel

to menn ordner trål — – Problemet med å bruke bildegjenkjenning i bunntrålene, er at sanden og mudderet lager en støvsky som ødelegger sikten, sier forsker.
Fotograf: Adrian Røsland / Havforskningsinstituttet

Nå kan denne presenningen ha løst et årelangt problem. – Målet er å tråle med åpen sekk.

Publisert: 03.02.2025 Forfatter: Christine Fagerbakke

Det er over ti år siden Havforskningsinstituttet begynte å bruke kamerasystemet DeepVision i havforskningen.

Målet er at kamerasystemet skal «se» fangsten, slik at forskerne slipper ta all fisken på dekk. Men så langt har fotoboksen kun fungert i åpne vannmasser.

– Et av de store problemene vi har med å bruke bildegjenkjenning i bunntrålene, er at sanden og mudderet skaper en støvsky som ødelegger hele sikten, sier forsker Maria Tenningen.

Nå viser det seg at en enkel presenning kan være løsningen. Det er DTU Aqua som har utviklet selve metodikken.

montering av presenning — Presenningen ble brukt for å skjerme kameraene. Testtoktet i fjordene utenfor Bergen ble en suksess.
Fotograf: Maria Tenningen / Havforskningsinstituttet

forskningsskip og trål i solnedgang — Presenningen ble testet både med og uten åpen sekk, slik at de kunne se at den ikke påvirket fangstsammensetningen. Bildekvaliteten ble den samme gjennom hele forsøket.
Fotograf: Maria Tenningen / Havforskningsinstituttet

Kan effektivisere prøvetakingen

Nylig testet forskerne å bruke en presenning for å skjerme kameraene. Test-toktet i fjordene utenfor Bergen ble en stor suksess.

– Det ser ut som at vi nærmer oss å kunne ta i bruk DeepVision på standard tokt med bunntrål, sier Tenningen.

Presenningen ble blant annet testet både med og uten åpen sekk, slik at de kunne se at den ikke påvirket fangstsammensetningen. Bildene holdt samme kvaliteten gjennom hele forsøket.

Arbeidet med DeepVision er en del av satsingen til innovasjonssenteret CRIMAC, som HI leder. CRIMAC vil forbedre og automatisere tolkingen av akustikk på forskningsfartøy og fiskebåter, ved hjelp av blant annet kunstig intelligens.

forsøk med kamera — Illustrasjonen viser de forskjellige resultatene på kameraet, med de forskjellige presenningstørrelsene. Presenningen var montert rett bak bunngiret på trålen. Det er bunngiret som skraper opp bunnen og danner støvskyen. (Illustrasjon: Shale Rosen/HI)

Kontakt

Maria Tenningen

Forsker

93653972

maria.tenningen@hi.no

DeepVision – hvordan og hvorfor?

Enkelt forklart er DeepVision et stereokamerasystem som blir plassert inni trålen foran trålsekken. Den har to kamera, som knipser opptil ti bilder hver i sekundet. Bildene blir brukt til å kjenne igjen hva som svømmer inn i trålen.
Når kamerasystemet lærer seg å kjenne igjen fiskearter ut fra bildene, er målet at forskerne kan tråle mest mulig med åpen sekk. Dette sparer både tid, penger og miljø – og fisker.
HI har allerede utviklet maskinlæringsalgoritmer som automatisk identifiserer og teller antall makrell, sild, kolmule, uer og flere mesopelagiske arter.
Neste steg i CRIMAC er å utvikle metodikk for automatisk lengdemåling. Nå blir det også aktuelt å inkludere bunnfiskarter. Men først trenger vi større og bedre datasett til å trene opp algoritmen til kamerasystemet.

CRIMAC-prosjektet:

CRIMAC vil forbedre og automatisere tolkingen av bilder fra moderne bredbåndsakustikk på forskningsfartøy og fiskebåter. Det ved hjelp av tokt og feltforskning, kunstig intelligens, droner og annen teknologi.

Hovedmålet er et mer bærekraftig fiske og forbedret fiskeriforvaltning. I tillegg vil en bedre forståelse av «akustiske dialekter» bidra til en mer bærekraftig forvaltning av hav og kystareal.

CRIMAC-senteret har en finansiering på cirka 28 millioner kroner i året frem til 2028. Det er et samarbeid mellom forskning og industri.

Les mer om CRIMAC.