На Азовском море браконьеры устроили ад нерестящейся рыбе: видео

Загрузка...

Сотрудники Службы безопасности совместно с полицией и морской охраной Госпогранслужбы блокировали масштабный незаконный вылов рыбы в Азовском море.

Об этом сообщает пресс-служба СБУ.

Оперативники установили, что руководители двух госучреждений из сферы рыбного хозяйства и экологии моря организовали схему незаконного вылова рыбы во время нерестового запрета в Азовском море.

Используя квоту на вылов биоресурсов, в том числе в нерестовый период, чиновники предоставляли разрешения частным структурам на вылов якобы образцов рыбы, необходимых для проведения соответствующих исследований.

На самом деле осуществлялся незаконный промысел в особо крупных размерах.

В ходе спецоперации правоохранители задержали и арестовали в акватории Азовского моря два судна, на которых находилось почти 10 тонн рыбы, выловленной браконьерами.

Во время проведения 25 обысков на складах субъектов хозяйствования, причастных к незаконному промыслу, изъято почти 500 тонн рыбы и рыбной продукции.

По предварительным выводам специалистов, сумма государственных убытков достигает 50 млн грн.

Операция проводилась с привлечением спецподразделения полиции КОРД.

В феврале сообщалось о создании новой системы на основе искусственного интеллекта для поиска браконьеров, которая поможет находить браконьеров на снимках с беспилотников всего за 0,3 секунды.

Обычно браконьеры охотятся ночью, поэтому для их обнаружения используются инфракрасные камеры, устанавливаемые на беспилотники. Проблема этого решения заключается в том, что и браконьеры, и животные выделяют тепло, из-за чего на инфракрасных снимках отличить одних от других бывает очень сложно. Ученые из Университета Южной Калифорнии улучшили систему поиска браконьеров с помощью искусственного интеллекта.

Как правило, охранники дикой природы должны ночевать с ноутбуками на смотровых станциях, контролируя передачу инфракрасного видео с беспилотных летательных аппаратов. Когда на экране появляется тепловыделение, они должны выяснить, человек это или животное, что не всегда легко.

Именно для помощи в выявлении браконьеров была разработана система SPOT. Этот алгоритм был создан командой, возглавляемой аспиранткой по информатике Элизабет Бонди.

Исследователи начали учить систему с помощью базы данных, состоящей из 180 000 инфракрасных изображений и видео людей и животных. Используя этот набор данных и модифицированную версию существующего алгоритма глубокого обучения, известного как Faster RCNN, они научили систему различать два типа изображений. Несмотря на то, что система работала точно, на обработку каждого изображения тратилось по 10 секунд, что слишком долго, когда кадры снимаются движущимся беспилотником.

Затем ученые доработали систему, чтобы она могла работать с облачной вычислительной платформой Microsoft Azure. Используя ускоренное время обработки Azure, SPOT в настоящее время может определять браконьеров на снимках всего за 0,3 секунды.