Fraunhofer-Institut für Graphische Datenverarbeitung IGD
Das Projekt OTC-SmartFishing verfolgt das Ziel, mit Hilfe von KI und modernster Unterwassertechnik die Fischerei nachhaltiger und effizienter zu gestalten. Im Fokus steht die Entwicklung eines Sensorsystems, das Fische direkt im Netz erkennt und klassifiziert. Die Lösung adressiert das gesellschaftlich relevante Thema des Schutzes mariner Ressourcen und leistet einen Beitrag zur nachhaltigen Nutzung der Meere.
OTC-SmartFishing entwickelte im Zukunftscluster OTC Rostock ein KI-gestütztes Unterwasser-Kamerasystem für die Fischerei. Der im Projekt erprobte Prototyp erkennt und trackt Fische im Schleppnetz. Gemeinsam konnten mit den Projektpartnern umfangreiche annotierte Datensätze erstellt werden. OTC-SmartFishing liefert einen entscheidenden Fortschritt für ökologisch selektive Fischerei und für schnelleren Transfer in Forschung und Praxis.
Projektbeschreibung
Zielsetzung
Ziel des Projekts ist die Entwicklung eines optischen Unterwasser-Sensorsystems zur in situ-Detektion und Klassifizierung von Meeresorganismen für Fischerei und Forschung. Kernidee: ein quadratisch ausgeformter Netztunnel mit in einer Ecke installierter Kamera und LED-Licht, der den gesamten Netzquerschnitt abdeckt und so erstmals eine quantitative, selektive Erfassung ermöglicht. Damit soll unerwünschter Beifang reduziert und die Datenerhebung in der Forschung automatisiert und verbessert werden.
Arbeiten des Fraunhofer IGD
Das IGD verantwortete zusammen mit dem Thünen-Institut für Ostseefischerei die zentrale Software-Pipeline für das Machine-Learning. Das IGD strukturierte den Annotations-Workflow, baute in enger Zusammenarbeit mit den Projektpartnern domänenspezifische Datensätze auf und entwickelte KI-Funktionen zur Objekterkennung, Verfolgung und Zählung von Fischen. Es evaluierte Lernansätze, definierte Qualitätsmetriken und integrierte die Ergebnisse in einen echtzeitfähigen Prototyp.
Ergebnisse und Ausblick
Der Prototyp liefert belastbare Erkennungsergebnisse. Die Evaluationsmetriken belegen die generelle Eignung der Verfahren, zeigen aber auch Grenzen durch Wassertrübung, Verdeckungen und „Überschläge“ der Fische. Nächste Schritte sind die Erweiterung und Balancierung der Datensätze sowie verbesserte Re-Identifikation und Bewegungsmodelle. Damit schafft das Projekt die Grundlage für selektivere Fischerei, schnellere Bestandsaufnahmen und die Weiterentwicklung im OTC-Zukunftscluster.
