De danske myndigheders indførelse af den forhadte og af fiskerne ikke ønskede kameraovervågning på danske fartøjer i Kattegat, kan risikere at blive overhalet af et system, som hollandske forskere og fiskere er ved at færdigudvikle. Det bygger på et digitalt genkendelses-program, der er en teknik som arbejder med automatisk billed-genkendelse, og som nu også viser sin nytte når det drejer sig om »artsbestemmelse og opgørelse« imellem forskellige fiskearter.
Det er gruppe hollandske forskere og fiskere der i samarbejde er ved at udvikle et digitalt værktøj til at implementere EUs fuldt dokumenteret fiskeri FDF – Fully Documented Fisheries – med støtte fra netop EU.
Det har tidligere været nærmest umuligt, at sorterer fisken digitalt, men det ser nu ud til at være lykkedes for hollænderne. Så uønskede fangster, der længe har været et stort problem for fiskerne, der tidligere har kastet disse fangster tilbage i havet, men som nu er underlagt landingsforpligtelsen har længe været et problem i fiskeriet, fordi ikke alt, der fanges, kan sælges eller er egnet til menneskeføde. At fange fisk og derefter kaste den tilbage i havet er forbudt iflg. EUs discard-regler. Nu skal alle fangster registreres og bringes iland.
Men det kræver både tid og plads og kan være temmelig dyrt. En hollandsk fiskerorganisation VisNed har beregnet, at et fartøj i gennemsnit ville have brug for omkring fire personer mere om bord for at behandle og lande de uønskede fangster. Der er dog ikke plads til flere mennesker på de fleste hollandske fiskefartøjer, og desuden vil en større besætning ombord, betyde lavere løn for hvert besætningsmedlem.
Derfor har man udviklet ny teknologi til løsning af problemet
Dette er dét punkt, hvor videnskab og fiskeri krydser hinanden, og hjælper med at udvikle innovative løsninger. I Holland udvikler forskere ved to institutter ved Wageningen University (Wageningen Marine Research and Agro Food Robotics) i samarbejde med VisNed og flere fiskefartøjer et digitalt værktøj til at implementere et fuldt dokumenteret fiskeri (FDF). Projektet har til dato modtaget lige under 3 mio. Euro i støtte, svarende til 22.3 mio. Dkr. fra Den Europæiske Hav- og Fiskerifond (EMFF).
Med FDF indfører man automatisk genkendelse fisken, både på størrelsen og arten, samt om fangsten er egnet til konsum (over minimumsstørrelsen) og uønskede fiskearter (under minimumsstørrelsen). Ved hjælp af Remote Electronic Monitoring (REM) systemer, kan værktøjet ligeledes måle vægten af den samlede fangst.
Systemet, der er udviklet af WUR (Wageningen University & Research), Agro Food Robotics, bruger komplekse algoritmer, kunstig intelligens (AI) og spektral lærings- og synsteknologier til at genkende fiskearter og klassificere fiskene efter størrelse (over eller under den tilladte minimums-referencestørrelse for bevarelse).
Den samme teknologi er allerede i brug indenfor Landbruget, til måling og vurdering af kvaliteten på landbrugsafgrøder, som broccoli og tomater.
For at teste processen i stor skala og i et naturtro miljø konstruerede forskere på Den Helder fiskemarked først en nøjagtig kopi af en fiske-sorteringslinje, der blev brugt om bord på fiskefartøjer og udstyret den med to højopløsnings-kameraer: ét til at genkende fiskearterne og ét til 3D visualisering og bestemmelse af volumen og mængden af fisken.
Efter en vellykket prøvekørsel blev prototypen derefter testet om bord på et hollandsk fiskefartøj for en afprøvning af virkningerne af fartøjets bevægelse samt en test for saltvandssprøjt på kameralinserne. Et andet forsøg, med flere fartøjer til søs, blev søsat i 2021.
De foreløbige resultater viser, at processen kan anvendes uden større ændringer i den måde, fisk normalt håndteres om bord på. Den genkender i øjeblikket fire arter – rødspætte, tunge, pighvar og slethvar – med en forbavsende hurtighed og nøjagtighed. Teknologien beregner vægten af hver fisk ved at bestemme dens volumen og kan også skelne om en fisk er over eller under minimumsstørrelsen.
Et tidligere projekt (Innoray) har vist, at den samme teknologi kan bruges til at skelne mellem de tre vigtigste kommercielle arter, selv når de ligger på hovedet, hvilket kan være meget svært for selv det menneskelige øje.
Projektet opfylder også kravene til privatliv og databeskyttelse (GDPR), da systemet kan behandle data uden menneskelig inter-aktion. Faktisk kan optagelserne blive destrueret og ødelagt, så snart computer-systemet har talt fiskene, og dataene vil herefter kunne tilhøre fiskerne selv.
Lovende perspektiver til fremtidig brug
Der er ifølge de hollandske forskere og fiskere et stort potentiale for denne teknologi. Eksempelvis kunne kameraerne kobles til elektroniske fangstrapporterings-systemer (e-logbog) og mindske den administrative byrde for skipperen. Det giver også mulighed for realtids-overvågning af fiskeriet, hvilket kan forbedre data-indsamlingen til videnskaben.
Fordi den indsamler data om fangstmængde og sammensætning af både målarter og uønskede fangster, kan denne teknologi også blive en vigtig kilde for forskere og biologer, der løbende vurderer fiskebestandenes tilstand. Det vil samtidig kunne øge indsatsen for den bæredygtige forvaltning af havets ressourcer.
Takket være dette projekt modtog det hollandske fladfisk-fiskeri en dispensation fra landingsforpligtelsen indtil udgangen af 2021. Selvom projektet endnu ikke er fuldt evalueret, kan FDF-teknologien blive en grundpille i både Europæisk og globalt fiskeri, som alle står over for de samme udfordringer med at registrere fangster efter art og størrelse.
Fuldt dokumenteret fiskeri – VisNed
