南海之滨，晨光沐浴下的海洋碧波荡漾。翱翔于海面上空实时跟踪的无人机、高悬于天际无死角盯防的卫星遥感，在海南岛周边岸线至平行向外约20海里内的海域，一场科技与走私的较量正悄然上演。
而在海南大学南海海洋资源利用国家重点实验室的大楼里，海南大学信息与通信工程学院教授胡祝华团队的成员正坐在电脑屏幕前，紧盯着从无人机和卫星遥感传回的船舶行为监测数据。在对数据进行分析和预处理后，团队成员便开始了今天关于“近海船舶‘精智联控一体化’作战体系”的建模工作。
近日，由胡祝华领导的“揭榜挂帅”课题研究团队与相关部门紧密协作，成功侦破了一起海上走私案件，抓获犯罪嫌疑人若干名。
船舶管控是自贸港建设中一个非常重要的管理环节，不仅包括对船舶异常状态的管理，还包括对走私、偷渡、非法挖沙、禁渔期非法捕捞等违法行为的监管。胡祝华团队始终铭记“海上安全，责任重于泰山”的信念。在这片辽阔的海洋上，每一个细微的疏忽都可能带来无法挽回的后果。
随着海南自由贸易港建设深入推进，海上活动日益增加，船舶数量不断增多，海上目标监控难度也开始变大。胡祝华表示，如果能够做好船舶管控，甚至做到天衣无缝，将有利于规范海南自贸港海上船舶航行、停泊、作业秩序，促进海上交通安全与预防船舶走私协同管控，方便船舶进出自贸港，为海南自贸港建设服务。
胡祝华感慨道，以前很多事情是靠人工研判的，数量非常庞大，有时候导出1万多条信息，怎么看都看不过来。因此，他们增加了基于深度学习模型的二次研判，在节省人力资源的同时提高效率、减少误判率——基本能够减少90%的误判率。
误判率变化的背后，是团队成员日日夜夜的钻研探索。传统的海上反走私作战以人眼监控、研判为主，更多依赖人工分析和经验判断等单一、有限的监测手段。而胡祝华团队构建的“精智联控一体化”作战体系，通过多源数据融合、技术创新，实现对风险要素预警模型的智能化分析预警，从而提高了预警的准确性和时效性。
与此同时，该体系能将预警线索及时推送至联动执法业务部门，实现实时联动执法，最终构建了从智能融合感知到大数据研判分析，再到联勤联动高效应急处置的全链条风险防控体系。这不仅节省了人力、物力成本，还大幅提升了船舶违法行为识别的精确性与有效性。
胡祝华介绍，这套精准识别、打击船舶违法行为的“发现-识别-预警-联动-处置闭环作战体系”，不仅展现了更高的智能化水平、更快的响应速度和更强的协同能力，还为有效打击和防范海上走私行为提供了更坚实的技术和战术支撑。
胡祝华回忆起技术攻坚时，表示海上船只千千万万，如何在许多船只中精准识别出其中的异常行为，是一个关键的“卡脖子”问题。为了了解决这个技术问题，他急得头发都掉了。除了识别船舶异常行为外，如何将雷达光电、卫星遥感、北斗AIS、无人机组、视频监控等多种感知数据进行有机融合，也是一个难题。
面对海洋复杂的环境和动态变化，以及人们对高精度实时监测与数据处理的需求，团队在研究过程中直面挑战。胡祝华说，做科研难免会遇到各种各样的问题，要沉得住气、坐得住冷板凳。他经常告诉学生，遇到问题时不要畏惧，先简单规划，用小目标引领大目标，最终一点点去解决问题。
为了解决技术上的“卡脖子”问题，团队成员不断优化、融合算法和处理流程，提高系统的准确性和实时性。
通过融合雷达光电、北斗AIS、卫星遥感、无人机组、视频监控、群众网络等监测数据资源，可以大量收集船舶的运行数据。在对这些数据进行清洗、归一化等预处理后，他们建立深度学习模型进行训练。利用深度学习算法，实现基于轨迹和多源信息融合的船舶异常行为检测，再对预处理后的数据进行训练，建立船舶行为的模型。团队成员最终通过训练好的深度学习模型，分析实时监测的船舶行为数据，并实时判断其是否存在异常行为。
一旦模型识别出异常行为，就会触发预警机制。
目前，团队已开发了15个船舶异常行为模型，同时创新研发出组合预警系统，为精准监管船舶违法违规活动提供了高效技术保障。这些异常行为模型将通过实战应用不断优化。
在这样的科研生活中，胡祝华团队也收获了成功之乐。近一年来，团队将研发预警模型应用于实战，总计推送736条有效风险防控线索，涉及船舶862艘，帮助破获重大案件十几起，取得了真实的成绩。2023年，团队通过卫星数据服务，已提供320余份业务专题分析报告与异常线索跟踪报告。其中，有312份南海及周边海域船舶数据统计分析报告、10份异常分析报告。
研究团队配合公安厅、海警等部门进行走私案件线索排查，在琼州海峡异常船舶监测、越南越界渔船监测等多起案件中起到技术支撑作用。这是社管平台实战化运行的真实事例。对于未来的海上船舶管控工作，胡祝华充满信心地说，我们将充分利用海南大学协同创新中心的平台优势，共同推动海上安全领域创新发展，为海南自贸港的海上安全管理和科技创新提供技术支撑，开创海上安全新纪元。