De zee is een drukke en onvoorspelbare omgeving. Mist, golven en slecht weer maken het lastig om schepen en boten goed in beeld te houden. Betrouwbare detectie is daarom essentieel – voor veiligheid, scheepvaart en bescherming van kust en infrastructuur.

Gewone camera’s (RGB-camera’s) werken goed bij helder weer, maar presteren minder bij regen, mist of weinig licht. Dat leidt tot gemiste signalen of onnauwkeurige waarnemingen.

Via dit project ontwikkelen Phoenix AI, GEO4X en DotOcean een slim detectiesysteem dat verschillende sensoren samen laat werken:

●        AIS herkent schepen op basis van hun zendgegevens.

●        Een radar ziet objecten, ook bij slecht zicht.

●        Thermische camera’s detecteren temperatuurverschillen, dag en nacht.

●        RGB-camera’s leveren scherpe beelden bij goed weer.

Door deze technologieën te combineren, ontstaat een multimodaal systeem dat boten en schepen onder alle omstandigheden kan volgen.

Het systeem draait op Edge AI-apparaten: kleine computers die gegevens direct verwerken dankzij artificiële intelligentie, zonder dataverbinding met een groot netwerk. Daardoor reageert het systeem sneller en blijft het ook werken bij beperkte verbinding. Een gekoppelde cloudservice zorgt dat de positie van boten continu wordt bijgehouden. Zelfs als een schip tijdelijk uit beeld is, blijft de locatie nauwkeurig geschat.

Om AI te trainen, zijn gelabelde beelden nodig. Dat proces is vaak tijdrovend. Dit project onderzoekt een slimme oplossing: de AI gebruikt radar-, thermische- en AIS-gegevens om beelden automatisch te voorzien van labels en het trainen van AI op Edge AI-apparaten. Zo leert het systeem sneller en nauwkeuriger objecten herkennen.

Deze technologie is niet alleen nuttig voor civiele scheepvaart, maar ook voor defensie en kustbewaking. Ze helpt bij het beschermen van offshore-installaties en kustinfrastructuur en kan zelfs kleine vaartuigen van zo’n 2 meter vroegtijdig detecteren.