{"id":190063,"date":"2026-02-24T15:29:58","date_gmt":"2026-02-24T23:29:58","guid":{"rendered":"https:\/\/thinklucid.com\/?page_id=190063"},"modified":"2026-03-04T11:53:09","modified_gmt":"2026-03-04T19:53:09","slug":"automated-catch-registration-fisheries","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/thinklucid.com\/de\/case-studies\/automated-catch-registration-fisheries\/","title":{"rendered":"Automatisierte Fangregistrierung f\u00fcr kleine Fischereibetriebe"},"content":{"rendered":"

[vc_row css=“.vc_custom_1770143311057{background-image: url(https:\/\/mlxrlrwirvff.i.optimole.com\/cb:UhP2~57313\/w:auto\/h:auto\/q:75\/https:\/\/thinklucid.com\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/Case-study-catch-registration-fisheries-cover.jpg?id=190084) !important;background-position: center !important;background-repeat: no-repeat !important;background-size: cover !important;}“][vc_column][vc_empty_space height=“30px“][vc_custom_heading text=“FALLSTUDIE“ font_container=“tag:h1|font_size:70px|text_align:left|color:%23000000″ google_fonts=“font_family:Exo%3Aregular%2Citalic|font_style:400%20regular%20normal%3A400%3Anormal“ css=“.vc_custom_1770145151871{margin-left: 55px !important;}“][vc_custom_heading text=“Branche: Maritime Industrie
\nProdukt: 2,3 MP Phoenix Kamera mit Sony IMX392
\nAnwendung: KI-gest\u00fctzte Fischregistrierung
\nSDK: ROS2 f\u00fcr Linux, Arena SDK“ font_container=“tag:h2|font_size:18px|text_align:left|color:%23000000″ google_fonts=“font_family:Exo%3Aregular%2Citalic|font_style:400%20regular%20normal%3A400%3Anormal“ css=“.vc_custom_1772129365467{margin-top: -30px !important;margin-bottom: 230px !important;margin-left: 58px !important;}“][\/vc_column][\/vc_row][vc_row][vc_column][vc_raw_html css=““]JTNDb2wlMjBjbGFzcyUzRCUyMmJyZWFkY3J1bWIlMjIlMjBzdHlsZSUzRCUyMnBhZGRpbmctdG9wJTNBMTBweCUyMiUzRSUwQSUyMCUzQ2xpJTNFJTBBJTIwJTIwJTIwJTIwJTIwJTIwJTIwJTIwJTNDYSUyMGhyZWYlM0QlMjIlMkZkZSUyRiUyMiUzRUhvbWUlM0MlMkZhJTNFJTBBJTIwJTIwJTIwJTIwJTIwJTIwJTNDJTJGbGklM0UlMEElMjAlMjAlMjAlMjAlMjAlMjAlM0NsaSUzRSUwQSUyMCUyMCUyMCUyMCUyMCUyMCUyMCUyMCUzQ2ElMjBocmVmJTNEJTIyJTJGZGUlMkZjYXNlLXN0dWRpZXMlMkYlMjIlM0VGYWxsc3R1ZGllbiUzQyUyRmElM0UlMEElMjAlMjAlMjAlMjAlMjAlMjAlM0MlMkZsaSUzRSUwQSUyMCUyMCUyMCUyMCUyMCUyMCUzQ2xpJTNFJTBBJTIwJTIwJTIwJTIwJTIwJTIwJTIwJTIwQXV0b21hdGlzaWVydGUlMjBGYW5ncmVnaXN0cmllcnVuZyUyMGYlQzMlQkFyJTIwa2xlaW5lJTIwRmlzY2hlcmVpYmV0cmllYmUlMEElMjAlMjAlMjAlMjAlMjAlMjAlMjAlM0MlMkZsaSUzRSUwQSUyMCUyMCUyMCUyMCUzQyUyRm9sJTNF[\/vc_raw_html][vc_custom_heading text=“Automatisierte Fangregistrierung f\u00fcr kleine Fischereibetriebe mit LUCID Phoenix Kameras“ font_container=“tag:h1|text_align:center“ google_fonts=“font_family:Exo%3Aregular%2Citalic|font_style:400%20regular%20normal%3A400%3Anormal“ css_animation=“none“ css=““][\/vc_column][\/vc_row][vc_row][vc_column width=“1\/2″ offset=“vc_col-lg-6 vc_col-md-6″][vc_column_text css=““]Kleine Fischereibetriebe stehen vor zunehmend strengeren Berichtspflichten, verf\u00fcgen jedoch h\u00e4ufig nicht \u00fcber zuverl\u00e4ssige Werkzeuge zur Gewichtssch\u00e4tzung des Fangs auf See. Allein in Europa geh\u00f6ren rund 75 % der etwa 70.000 Fischereifahrzeuge zur Kategorie der kleinen Betriebe. Trotz ihrer weiten Verbreitung fehlt diesen Betrieben oftmals der Zugang zu modernen digitalen L\u00f6sungen, w\u00e4hrend die regulatorischen Anforderungen kontinuierlich steigen.<\/p>\n

Manuelle Sch\u00e4tzungen sind fehleranf\u00e4llig, und ungenaue Meldungen k\u00f6nnen zu erheblichen Strafen und Sanktionen f\u00fchren. Insbesondere f\u00fcr Betreiber kleiner Boote erzeugt dieses Risiko einen erheblichen psychologischen Druck und Unsicherheit im t\u00e4glichen Betrieb. Daher wird eine zuverl\u00e4ssige, automatisierte L\u00f6sung zur direkten Gewichtssch\u00e4tzung des Fangs an Bord ben\u00f6tigt.[\/vc_column_text][\/vc_column][vc_column width=“1\/3″ offset=“vc_col-lg-4 vc_col-md-4″][vc_single_image image=“190129″ img_size=“full“ css=““][\/vc_column][\/vc_row][vc_row css=“.vc_custom_1601492287178{margin-bottom: 25px !important;}“][vc_column][vc_custom_heading text=“Herausforderung“ google_fonts=“font_family:Exo%3A100%2C100italic%2C200%2C200italic%2C300%2C300italic%2Cregular%2Citalic%2C500%2C500italic%2C600%2C600italic%2C700%2C700italic%2C800%2C800italic%2C900%2C900italic|font_style:400%20regular%3A400%3Anormal“][\/vc_column][vc_column offset=“vc_col-lg-offset-0 vc_col-lg-12 vc_col-md-12 vc_col-sm-offset-0″][vc_column_text css=“.vc_custom_1770078766906{margin-bottom: 25px !important;}“]Es gab keine kommerziell verf\u00fcgbaren L\u00f6sungen zur Gewichtssch\u00e4tzung von Fisch ohne physische Waage. Zwar existiert seit Jahren akademische Forschung zur kamerabasierten Gewichtssch\u00e4tzung, eine erfolgreiche Kommerzialisierung blieb jedoch bislang aus.<\/p>\n

Dar\u00fcber hinaus stellte die Entwicklung eines robusten Bildverarbeitungssystems f\u00fcr den Einsatz auf See, einschlie\u00dflich rauer nordischer Winterbedingungen, eine erhebliche ingenieurtechnische Herausforderung dar. Das System musste zudem kompakt und flexibel genug sein, um auf kleinen Schiffen mit begrenztem Platzangebot nachger\u00fcstet werden zu k\u00f6nnen. Parallel dazu war es entscheidend, nicht nur gro\u00dfe Datenmengen, sondern qualitativ geeignete Trainingsdaten f\u00fcr robuste Machine-Learning-Modelle zu erfassen, um eine zuverl\u00e4ssige Performance sicherzustellen.<\/p>\n

[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][vc_row][vc_column][vc_column_text]<\/p>\n

[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][vc_row equal_height=“yes“ content_placement=“top“][vc_column][vc_custom_heading text=“L\u00f6sung“ google_fonts=“font_family:Exo%3A100%2C100italic%2C200%2C200italic%2C300%2C300italic%2Cregular%2Citalic%2C500%2C500italic%2C600%2C600italic%2C700%2C700italic%2C800%2C800italic%2C900%2C900italic|font_style:400%20regular%3A400%3Anormal“ css=“.vc_custom_1759950915731{margin-top: 0px !important;}“][\/vc_column][vc_column width=“1\/2″ offset=“vc_col-lg-6 vc_col-md-6″][vc_column_text css=““]<\/p>\n

Um diese Herausforderungen zu adressieren, entwickelte CatchREG<\/strong><\/a>, ein Spin-off von Adigo Mechatronics, ein kompaktes, kamerabasiertes Fangregistrierungssystem, das speziell f\u00fcr kleine Fischereifahrzeuge konzipiert wurde. Ziel des Unternehmens war es, die Genauigkeit und Zuverl\u00e4ssigkeit der Erfassung von Fangdaten zu erh\u00f6hen, um eine verbesserte Fischereiverwaltung zu unterst\u00fctzen und gleichzeitig den Meldeaufwand f\u00fcr Fischer zu reduzieren. Der Ansatz von CatchREG basiert auf einem einzigartigen, propriet\u00e4ren Datensatz, der mehrere Fischarten, Gewichtsklassen, Schiffstypen und Anlandeorte umfasst. Dadurch werden automatisierte Sch\u00e4tzungen erm\u00f6glicht, die hinsichtlich Genauigkeit mit manuellen Verfahren vergleichbar sind oder diese \u00fcbertreffen.<\/p>\n

Das System erfasst Fische w\u00e4hrend sie \u00fcber eine an Bord installierte Rinne gef\u00fchrt werden, und nutzt Computer Vision sowie Machine Learning, um Art, Gewicht und Anzahl jedes einzelnen Fisches in Echtzeit automatisch zu klassifizieren.<\/p>\n

[\/vc_column_text][\/vc_column][vc_column width=“1\/2″ offset=“vc_col-lg-6 vc_col-md-6″][vc_single_image image=“190091″ img_size=“full“ css=““][vc_custom_heading text=“CatchREG nutzt Computer Vision und Machine Learning zur automatischen Klassifizierung von Art, Gewicht und Anzahl jedes einzelnen Fisches in Echtzeit.“ font_container=“tag:p|font_size:15|text_align:left|color:%23272727|line_height:20px“ google_fonts=“font_family:Exo%3Aregular%2Citalic|font_style:400%20regular%20italic%3A400%3Aitalic“ css_animation=“slideInUp“ css=“.vc_custom_1770160168105{margin-top: 5px !important;}“][\/vc_column][\/vc_row][vc_row css=“.vc_custom_1770160828364{margin-bottom: 30px !important;}“][vc_column css=“.vc_custom_1770160574867{margin-bottom: 20px !important;}“][vc_column_text css=““]<\/p>\n

Die kompakte Phoenix 2,3 MP Sony IMX392 Kamera<\/strong> von LUCID ist eine zentrale Komponente des CatchREG-Systems und wurde bereits fr\u00fch in der Entwicklungsphase als unverzichtbares Designelement festgelegt. Die Flexibilit\u00e4t und Robustheit der Phoenix Kamera erwiesen sich insbesondere bei der Optimierung der Kameraposition innerhalb des beengten mechanischen Aufbaus des Ger\u00e4ts als besonders wertvoll.<\/p>\n

[\/vc_column_text][\/vc_column][vc_column offset=“vc_col-lg-6 vc_col-md-6″][vc_column_text css=““]<\/p>\n

Die Kamera ist \u00fcber GigE mit dem Bordcomputer verbunden und bietet dadurch Flexibilit\u00e4t bei der Installation der Verarbeitungshardware innerhalb des Schiffes. Die Bildaufnahme wird durch ein externes Signal ausgel\u00f6st und mit dem Beleuchtungssystem von CatchREG synchronisiert. Dadurch werden ausreichend kurze Belichtungszeiten sichergestellt, um schnell bewegte Fische zu erfassen und gleichzeitig scharfe, qualitativ hochwertige Bilder f\u00fcr die Machine-Learning-Analyse bereitzustellen.<\/p>\n

Die Kamera wird \u00fcber einen ROS2-Node mit dem ROS2-Treiber von LUCID gesteuert und ist eng in die Softwarearchitektur von CatchREG integriert. Dieses Setup erm\u00f6glicht zuverl\u00e4ssiges Triggering, pr\u00e4zise Synchronisation und Echtzeit-Bild\u00fcbertragung in einer anspruchsvollen maritimen Umgebung.<\/p>\n

F\u00fcr Endanwender ergeben sich daraus wesentliche Vorteile: ein deutlich reduziertes Risiko von Strafen und Sanktionen sowie ein vereinfachter und zuverl\u00e4ssiger Meldeprozess. CatchREG-Systeme liefern inzwischen routinem\u00e4\u00dfig Fangsch\u00e4tzungen mit weniger als 2 % Fehler im realen Betrieb. Zudem erhalten Fischer eine Live-\u00dcbersicht \u00fcber ihren Fang und k\u00f6nnen den Gesamtwert bereits w\u00e4hrend des Einsatzes prognostizieren, anstatt bis zur Anlandung warten zu m\u00fcssen.<\/p>\n

[\/vc_column_text][\/vc_column][vc_column width=“1\/2″ offset=“vc_col-lg-6 vc_col-md-6″][vc_single_image image=“190137″ img_size=“full“ css=““][vc_custom_heading text=“Das kompakte und flexible Phoenix Kameramodul von LUCID erwies sich als besonders geeignet f\u00fcr den mechanisch beengten Aufbau des CatchREG-Systems.“ font_container=“tag:p|font_size:15|text_align:left|color:%23272727|line_height:20px“ google_fonts=“font_family:Exo%3Aregular%2Citalic|font_style:400%20regular%20italic%3A400%3Aitalic“ css_animation=“slideInUp“ css=“.vc_custom_1770160915924{margin-top: 5px !important;}“][\/vc_column][\/vc_row][vc_row equal_height=“yes“ content_placement=“middle“][vc_column width=“1\/2″ offset=“vc_col-lg-6 vc_col-md-6″][vc_custom_heading text=“Fazit“ google_fonts=“font_family:Exo%3Aregular%2Citalic|font_style:400%20regular%20normal%3A400%3Anormal“ css=“.vc_custom_1770161365928{margin-top: 0px !important;margin-bottom: 36px !important;}“][vc_column_text css=“.vc_custom_1770160686988{margin-bottom: 0px !important;}“]<\/p>\n

Durch die Kombination robuster Machine-Vision-Hardware mit fortschrittlichen Machine-Learning-Verfahren hat CatchREG eine praxisnahe und kommerziell tragf\u00e4hige L\u00f6sung f\u00fcr eine langj\u00e4hrige Herausforderung kleiner Fischereibetriebe realisiert. Die Integration der Phoenix Kamera von LUCID erm\u00f6glicht eine zuverl\u00e4ssige Echtzeit-Fangsch\u00e4tzung unter rauen maritimen Bedingungen. Dadurch k\u00f6nnen Fischer regulatorische Anforderungen sicher erf\u00fcllen und gleichzeitig die Qualit\u00e4t der Fischereidaten f\u00fcr ein nachhaltiges Ressourcenmanagement verbessern.<\/p>\n

[\/vc_column_text][\/vc_column][vc_column width=“1\/2″ offset=“vc_col-lg-6 vc_col-md-6″][vc_video link=“https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=E627QYFjPy0″ css=““][vc_custom_heading text=“CatchREG-Systeme liefern inzwischen routinem\u00e4\u00dfig Fangsch\u00e4tzungen mit weniger als 2 % Fehler im realen Betrieb. Sehen Sie das System im Einsatz im Video!“ font_container=“tag:p|font_size:15|text_align:left|color:%23272727|line_height:20px“ google_fonts=“font_family:Exo%3Aregular%2Citalic|font_style:400%20regular%20italic%3A400%3Aitalic“ css_animation=“slideInUp“ css=“.vc_custom_1770160935789{margin-top: 5px !important;}“][\/vc_column][\/vc_row][vc_row][vc_column css=“.vc_custom_1616520234601{margin-top: 30px !important;}“][vc_column_text css=““]<\/p>\n

Weitere Informationen finden Sie unter:
\nCatchREG<\/a>
\nAdigo Mechatronics<\/a>
\nPhoenix Kamera Produktseite<\/a>
\n<\/strong><\/p>\n

[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row]<\/p>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

KI-gest\u00fctzte Fischregistrierung<\/strong>: CatchREG nutzt Computer Vision und Machine Learning, um Art, Gewicht und Anzahl jedes einzelnen Fisches automatisch in Echtzeit zu klassifizieren. Das System verwendet die flexiblen Phoenix Machine-Vision-Kameras von LUCID.<\/p>\n","protected":false},"author":1281,"featured_media":190178,"parent":183124,"menu_order":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","meta":{"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"tags":[1966,1977,1980,1989,1978,2399],"camera_family":[],"class_list":["post-190063","page","type-page","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","tag-case-study-de","tag-ai-detection-recognition-de","tag-agriculture-de","tag-food-processing-de","tag-maritime-de","tag-phoenix-camera-de"],"aioseo_notices":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/thinklucid.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/190063","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/thinklucid.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/pages"}],"about":[{"href":"https:\/\/thinklucid.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/page"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/thinklucid.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1281"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/thinklucid.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=190063"}],"version-history":[{"count":9,"href":"https:\/\/thinklucid.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/190063\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":190714,"href":"https:\/\/thinklucid.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/190063\/revisions\/190714"}],"up":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/thinklucid.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/183124"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/thinklucid.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/190178"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/thinklucid.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=190063"}],"wp:term":[{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/thinklucid.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=190063"},{"taxonomy":"camera_family","embeddable":true,"href":"https:\/\/thinklucid.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/camera_family?post=190063"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}