論文の概要: Satellite Imagery and AI: A New Era in Ocean Conservation, from Research to Deployment and Impact

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.03207v1
• Date: Wed, 6 Dec 2023 00:48:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-07 16:29:35.353001
• Title: Satellite Imagery and AI: A New Era in Ocean Conservation, from Research to Deployment and Impact
• Title（参考訳）: 衛星画像とAI: 研究から展開と影響まで, 海洋保全の新しい時代
• Authors: Patrick Beukema and Favyen Bastani and Piper Wolters and Henry Herzog and Joe Ferdinando
• Abstract要約: イルガル、非報告、および非規制漁業(IUU)は、海洋生物にとって世界的脅威となる。 NASAと欧州宇宙機関(ESA)によって提供された衛星データは、この活動を活発に監視する機会を提供する。 海面保全のために衛星データを効果的に活用するには、最小のレイテンシで世界中で運用される信頼性の高い機械学習モデルが必要である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.493722000332956
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Illegal, unreported, and unregulated (IUU) fishing poses a global threat to ocean habitats. Publicly available satellite data offered by NASA and the European Space Agency (ESA) provide an opportunity to actively monitor this activity. Effectively leveraging satellite data for maritime conservation requires highly reliable machine learning models operating globally with minimal latency. This paper introduces three specialized computer vision models designed for synthetic aperture radar (Sentinel-1), optical imagery (Sentinel-2), and nighttime lights (Suomi-NPP/NOAA-20). It also presents best practices for developing and delivering real-time computer vision services for conservation. These models have been deployed in Skylight, a real time maritime monitoring platform, which is provided at no cost to users worldwide.
• Abstract（参考訳）: イルガル、非報告、および非規制漁業(IUU)は、海洋生物にとって世界的脅威となる。 NASAと欧州宇宙機関(ESA)が公開している衛星データは、この活動を活発に監視する機会を提供する。 衛星データを海洋保全に効果的に活用するには、低レイテンシでグローバルに運用される、信頼性の高い機械学習モデルが必要である。 本稿では,合成開口レーダ(Sentinel-1),光学画像(Sentinel-2),夜間光(Suomi-NPP/NOAA-20)の3種類の特殊なコンピュータビジョンモデルを提案する。 また、保存のためのリアルタイムコンピュータビジョンサービスの開発と提供のためのベストプラクティスも提示している。 これらのモデルは、リアルタイム海洋監視プラットフォームであるSkylightにデプロイされ、世界中のユーザに無償で提供される。

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