利用新型电肌肉刺激（EMS）诱饵与集成网络算法实现可持续休闲垂钓以最大化钓获放流存活率
计算机视觉与模式识别
2024-02-27 v3 机器学习
摘要
全球有 2 至 7 亿垂钓者，运动垂钓的普遍程度几乎是商业拖网的五倍。全世界数十万个工作岗位与运动垂钓产业相关，该产业为滨水社区和渔业保护区 alike 创造数十亿美元收益。然而，休闲垂钓的极高人气对水生生物多样性构成难以监管的威胁。例如，多达 25% 的过度捕捞种群可归因于垂钓者。这一惊人数据可由平均 43% 的钓获放流死亡率解释，其主要源于鱼钩相关伤害和粗心的水外处理。本文提出的临时专利设计分别解决这两个问题：首先，提出一种基于电肌肉刺激的新型钓鱼诱饵，作为尖锐鱼钩的无害低成本替代。早期原型显示，通过一条 200 克欧洲鲈鱼下颌施加 90 mA 恒定电流可支撑 2N 的收线张力——安全处于必要范围内。其次，设计一种鱼眼相机浮标，将水下画面无线中继至智能手机应用，其中集成卷积神经网络自动分类鱼种、估算体长，并与地方及州垂钓法规（即最小尺寸、最大渔获限额和捕捞季节）交叉比对。该能力通过帮助垂钓者避免意外违规而减少过度捕捞，并消除了将鱼收回并暴露于疏忽处理的需要。综上，这一廉价、轻量却高科技的发明是 preserving 一项世界最爱消遣方式的范式转变；同时使休闲垂钓更具可持续性。
引用
@article{arxiv.2006.10125,
title = {Sustainable Recreational Fishing Using a Novel Electrical Muscle Stimulation (EMS) Lure and Ensemble Network Algorithm to Maximize Catch and Release Survivability},
author = {Petteri Haverinen and Krithik Ramesh and Nathan Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.10125},
year = {2024}
}
备注
This was a high school hackathon project that although interesting, lacks sufficient rigor and data as a research paper