一、成员简介
团队负责人：袁红春（教授/博导）
团队骨干：梅海彬（副教授/硕导）、王德兴（副教授/硕导）、贾凌春（副教授）、张天蛟（上海市扬帆计划人才/硕导）、杨蒙召（先进师德师风个人）
二、主要研究方向
团队围绕智能渔业信息技术的理论、技术、方法及其应用研究，并形成3个稳定的研究方向：（1）智能化水产养殖服务平台关键技术与系统研发；（2）基于海洋大数据深度学习的渔情预测建模；（3）海洋环境数据驱动的人工智能鱼仿真。团队依托于人工智能鱼实验室，在智能化水产养殖服务平台建设、人工智能渔情预报、人工鱼建模与仿真、全量海洋环境信息融合等关键问题取得了突破性进展。
三、主要成果
团队主持（参与）了国家自然科学基金面上项目、国家重点基础研究发展计划子任务、国家重点研发计划“蓝色粮仓科技创新”重点专项、国家发改委专项、上海市教委重点创新基金项目、上海市教委科研基金项目、上海市科委扬帆计划项目等20余项，发表科研论文100余篇，申请获得专利与软件著作权30余项，团队在人工智能的应用研究为我国海洋与渔业信息的学科建设及创新人才培养做出了突出贡献。
1、结合近岸海域环境自动监测系统的功能需求，运用嵌入式技术、信息融合和智能技术，开展近岸海域环境自动监测与灾害预警关键技术研究，并研制一体化的近岸海域环境自动监测及海洋环境灾害预警系统，包括：(1)基于ZigBee、GPRS（或CDMA）和互联网等技术相结合的数据传输技术、基于面向属性归纳等算法的数据预处理技术、基于人工智能的海洋环境灾害预警技术；(2)在近海环境监测体系结构的搭建、监测节点的设计、无线传感器网络节点智能供电模块的设计、组网方案的设计、监测数据安全研究的基础上，设计和开发了适用于近岸海域环境自动监测及海洋灾害预警系统。
近岸海域水质监测系统
2、作业数据及其与海洋环境数据的集成、基于深度学习技术的渔情预测模型的构建及其在Spark平台上实现、渔业动态知识的提取及表示等关键内容进行研究，提出一种基于大数据深度学习技术的渔情预测模型，通过海洋环境数据和南太平洋长鳍金枪鱼生产作业数据验证了模型及其关键技术的有效性。在国内外重要学术刊物和会议上发表高质量文章29篇，获批专利2项，软件著作权4项，已编写专著教材3部，培养研究生19名。
基于Inception-Residual和生成对抗网络的水下图像增强
五、校企合作、产教融合工作
积极组织教师将智慧海洋、智慧渔业、智慧农业等科研成果转化为教学案例，已出版具有我校特色的人工智能相关著作3本：《神经网络及其渔业应用》、《水产品溯源关键技术研究与实践》与《人工智能鱼》。与企业联合开发了教材1本：《人工智能应用与开发》，并建立了在线课程，在线课程已在职培通在线运行2年，上海海洋大学已有500余名学生参加了该课程学习并有439名学生获得浦东新区人力资源社会保障局颁发的职业技能培训证书，同时该课程也推广到上海电机学院、上海电力大学等，目前已有300多名校外学生及在职人员参加了本课程培训。
团队成员辅导研究生参加科创大赛
人工智能鱼微生态环境模拟
发表专著