海大学子研发“海御”AI预警平台 科技赋能东北中小港口安全

近日，大连海事大学一支由7名本科生组成的跨学科团队，顺利完成“海御AI预警平台”的阶段性研发与测试工作。该项目聚焦东北地区中小港口“有监控、无智能”的现实监管难题，以低成本、可利旧的人工智能方案，为港口作业安全提供新的技术路径。

从码头一线调研，锚定真问题

辽宁沿海六港拥有434个泊位，2023年货物吞吐量达7.5亿吨，承担着东北三省约六成的双循环货运量和八成以上的外贸集装箱运输。然而，随着大型港口智能化升级不断提速，大量中小码头和渔港仍依赖传统人工盯屏方式，夜间和雾天监管盲区突出，风险事件往往只能事后回放追溯。

2026年初，团队深入东北多座中小码头、渔港开展需求访谈。调研发现，中小港口年信息化预算普遍不足10万元，而进口VTS系统建设成本却高达500万元以上。“大港用得起、小港装不起”的预算鸿沟，成为团队确立攻关方向的起点。

半年完成“需求—研发—验证—转化”闭环

团队按照“需求调研—数据构建—模型开发与边缘部署—云端验证—商业设计—成果转化”的全链条路径推进，目前已构建覆盖8类港口场景的5200张图像数据集，研发出垂直场景船舶检测模型，mAP@0.5达92.3%，较预训练基线提升约12个百分点；在晴天、夜间、雾天三种工况下，检测精度分别为95.1%、85.3%和87.6%。

针对港口现场网络条件有限、断电断网频发的实际，团队采用“边缘—云协同”架构：基于RK3588边缘设备实现本地推理，实测推理延迟298毫秒，断网状态下可本地告警，恢复后自动续传，重连时间小于5秒且数据零丢失；云端平台在100并发测试中平均响应82毫秒，MQTT消息吞吐达500条/秒，72小时连续运行可用性99.8%，端到端告警时间小于2秒。

在实验室测试基础上，团队已接入公开港口监控视频流，完成日间、夜间、雨雾三种工况的链路贯通验证。“我们基于公开港口视频数据的实验室训练获得了不错的效果，目前正在与港口方面协调推进实船试验。”团队负责人韦希筠表示，项目已与区域内港口信息化服务商开展前期接洽，首个示范点位正以视频流接入方式推进，首年计划建成2—3个标杆点位。



图:团队在进行调试工作

把论文和专利写在港口一线

围绕核心技术，团队已形成学术论文一篇（ACAIT 2026在审），并正在撰写发明专利申请文件和技术交底书。指导教师高潇阳副教授表示，团队建立了“自发学习，以熟带生”的培养机制和完整技术文档体系，有效保障了知识沉淀与成员接续。



图:团队在实验室接受导师反馈与指导，准备改进方案

服务东北振兴，预备成立公司推动成果转化

“海御”平台定价为每点位每年2—12万元，约为进口VTS系统的五十分之一，力求让中小港口“用得起智能化”。据团队测算，仅东北区域即有400—600个候选点位，年可寻址市场规模约1200—3000万元。目前团队正筹备成立公司，计划以“技术授权+软硬一体机+技术服务+联合研发”的轻资产模式，嵌入本地集成商体系实现共生共赢；公司设立后拟启动天使轮融资80万元，用于研发投入与示范点位建设。

“辽宁沿海港口群是东北振兴的海上生命线。”团队成员表示，项目将以辽宁沿海六港示范为起点，逐步向吉林、黑龙江内河港口及环渤海区域复制，以青年学子的科创力量，守护东北海上门户，为区域高质量发展贡献智慧与担当。

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