据报导，非法捕鱼占全球捕鱼总量的 30%，每年造成230亿美元的经济损失。根据加拿大 政府2019年研究的报告，非法捕捞对全球海洋生物多样性、渔业可持续性、海洋生态系统 平衡、鱼类食品安全和鱼类种群构成了严重威胁。与此同时，Oceans Asia 提到，香港几 乎每天都有非法捕鱼活动。同时，在 2021 年 2 月 3 日的立法会上，有人担心非法捕鱼会 严重损害香港水域的渔业资源和海洋生态系统。因此，尽快打击这些活动至关重要。监测 和检测渔船活动是打击非法捕捞的最关键组成部分之一。香港渔农自然护理署（AFCD）有 一个专门的执法小组，在自动识别系统（AIS）数据的帮助下，对这些活动进行巡逻。目 前，人工 AIS 分析的监控资源有限，无法及时为渔护署提供有效巡逻计划的资讯。因此， 非常需要开发一种自动化和智能的 AIS 数据分析算法/方法。 拟议项目的目标是开发一种基于机器学习的方法，以自动化渔护署的 AIS 数据分析流程， 以 (1) 描绘在香港水域进行非法捕鱼活动的船只的 AIS 数据轨迹模式； (2) 识别可能涉及此 类活动的可疑船只。