SCANTROL DEEP VISION AS

Facts

Source: Firmafakta, with business data from public registers.

organisasjonsnummer:

977073944

navn:

SCANTROL DEEP VISION AS

organisasjonsform:

kode:

AS

beskrivelse:

Aksjeselskap

naeringskode1:

kode:

72.100

beskrivelse:

Forskning og eksperimentell utvikling innenfor naturvitenskap og teknikk

antallAnsatte:

not reported by source

hjemmeside:

www.scantrol.net

epostadresse:

not reported by source

telefon:

55 30 15 15

forretningsadresse:

adresse:

Sandviksbodene 1C

poststed:

BERGEN

postnummer:

5035

kommune:

BERGEN

stiftelsesdato:

1996-09-09

registreringsdatoenhetsregisteret:

1997-01-09

aktivitet:

Utvikling og salg av elektronisk utstyr.

vedtektsfestetFormaal:

Utvikling og salg av teknologiprodukter og, virksomhet knyttet til dette.

View the address in Geonorge

Board and other roles

Source: Firmafakta. Also see the separate Brønnøysund lookup under related lookups.

Daglig leder

• Daglig leder: Helge Hammersland

Regnskapsfører

• Regnskapsfører: VKST AS

Revisor

• Revisor: TH REVISJON OG REGNSKAP AS

Styre

• Styremedlem: Hege Hammersland
• Styremedlem: Arne Kjetil Møkster
• Styremedlem: Jan Hallvard Kjærstad
• Styremedlem: David Ross Currie
• Styrets leder: Helge Hammersland
• Varamedlem: Susanne Hammersland

Owners

Source: Firmafakta shareholder dataset.

1. CATCHING TECHNOLOGY AS – 100.0 % (100 shares, share class: Ordinære aksjer)

Fetch a longer owner list

Company holdings

No holdings found.

Grants and support

Sources provided through Firmafakta: Innovation Norway, the EU, the Research Council of Norway and SkatteFUNN.

Innovasjon Norge (3)

3 results

1. fylkesnavn:

   Hordaland

   kommunenavn:

   Bergen

   org_nr:

   977073944

   bedriftsnavn:

   SCANTROL DEEP VISION AS

   virkemiddelkategori:

   Innovasjonstilskudd

   underkategori:

   Forsknings- og utviklingstilskudd

   innvilget_belop:

   4000000

   innvilget_dato:

   09.06.15

   beslutningsenhet:

   IN Hordaland

   naringshovedgruppe:

   N - Faglig, vitenskapelig og teknisk tjenesteyting

   naring:

   72.100 Forskning og eksperimentell utvikling innenfor naturvitenskap og teknikk

   type_finansiering:

   Tilskudd

2. fylkesnavn:

   Hordaland

   kommunenavn:

   Bergen

   org_nr:

   977073944

   bedriftsnavn:

   SCANTROL DEEP VISION AS

   virkemiddelkategori:

   Innovasjonstilskudd

   underkategori:

   Miljøteknologi

   innvilget_belop:

   5000000

   innvilget_dato:

   06.04.18

   beslutningsenhet:

   IN Hovedkredittutvalget

   naringshovedgruppe:

   N - Faglig, vitenskapelig og teknisk tjenesteyting

   naring:

   72.100 Forskning og eksperimentell utvikling innenfor naturvitenskap og teknikk

   type_finansiering:

   Tilskudd

3. fylkesnavn:

   Vestland

   kommunenavn:

   Bergen

   org_nr:

   977073944

   bedriftsnavn:

   SCANTROL DEEP VISION AS

   virkemiddelkategori:

   Innovasjonstilskudd

   underkategori:

   Miljøteknologi

   innvilget_belop:

   4400000

   innvilget_dato:

   02.02.21

   beslutningsenhet:

   IN Hovedkredittutvalget

   naringshovedgruppe:

   N - Faglig, vitenskapelig og teknisk tjenesteyting

   naring:

   72.100 Forskning og eksperimentell utvikling innenfor naturvitenskap og teknikk

   type_finansiering:

   Tilskudd

EU-tildelinger (0)

No registered grants.

Forskningsrådet (1)

1 results

1. id:

   61722

   prosjektnummer:

   315047

   prosjekttittel:

   Deep Vision Catch Monitor and Selector

   prosjektstart:

   2020

   prosjektslutt:

   2020

   prosjektansvarlig_navn:

   SCANTROL DEEP VISION AS

   organisasjonsnummer:

   977073944

   sokt_belop:

   Marin teknologi

   tildelt_belop:

   0.0

   virkemiddel:

   Nettverkstiltak

   aktivitet:

   Internasjonale nettverkstiltak

SkatteFUNN (5)

5 results

1. id:

   70638

   innsendt_dato:

   2024-07-15

   prosjektnummer:

   486

   bedriftsnavn:

   SCANTROL DEEP VISION AS

   prosjekttittel:

   Sanntids overvåkningsteknologi for beslutningsstøtte for rekefiske

   organisasjonsnummer:

   977073944

   fylke:

   Vestland

   kommunenavn:

   Bergen

   poststed:

   not reported by source

   soknad_godkjent:

   not reported by source

   soknad_avslatt:

   not reported by source

   vedtaksdato:

   na

   prosjekt_fra_ar:

   2024

   prosjekt_til_ar:

   2026

   sammendrag:

   Scantrol Deep Vision skal i samarbeid med SINTEF Nord og rederiet Nordnes gjennomføre et forskningsprosjekt som har som mål å finne ut om visjonsteknologi kan bidra til økt effektivitet og bedre kontroll med bifangst under reketråling. Datainsamling skal utføres med Deep Vision Camsounder om bord på Nordnes sine trålere, og SINTEF skal stå for datanalyse og algoritmeutvikling. Forskningsprosjektet er initiert og delfinansiert av Fiskeri og Havbruksnæringens Forskningsfond.

2. id:

   33413

   innsendt_dato:

   2014-08-28

   prosjektnummer:

   242161

   bedriftsnavn:

   SCANTROL DEEP VISION AS

   prosjekttittel:

   Deep Vision 2 - Fish Sampling System

   organisasjonsnummer:

   977073944

   fylke:

   Vestland

   kommunenavn:

   Bergen

   poststed:

   BERGEN

   soknad_godkjent:

   JA

   soknad_avslatt:

   NEI

   vedtaksdato:

   2014-09-10

   prosjekt_fra_ar:

   2014

   prosjekt_til_ar:

   2016

   sammendrag:

   not reported by source

3. id:

   44427

   innsendt_dato:

   2017-07-02

   prosjektnummer:

   276727

   bedriftsnavn:

   SCANTROL DEEP VISION AS

   prosjekttittel:

   Deep Vision 3 - Bærekraftig fangstsortering

   organisasjonsnummer:

   977073944

   fylke:

   Vestland

   kommunenavn:

   Bergen

   poststed:

   BERGEN

   soknad_godkjent:

   JA

   soknad_avslatt:

   NEI

   vedtaksdato:

   2017-08-08

   prosjekt_fra_ar:

   2017

   prosjekt_til_ar:

   2019

   sammendrag:

   not reported by source

4. id:

   58599

   innsendt_dato:

   2020-07-13

   prosjektnummer:

   317482

   bedriftsnavn:

   SCANTROL DEEP VISION AS

   prosjekttittel:

   Deep Vision - 4

   organisasjonsnummer:

   977073944

   fylke:

   Vestland

   kommunenavn:

   Bergen

   poststed:

   BERGEN

   soknad_godkjent:

   JA

   soknad_avslatt:

   NEI

   vedtaksdato:

   2020-08-12

   prosjekt_fra_ar:

   2020

   prosjekt_til_ar:

   2023

   sammendrag:

   En tredjedel av kommersielle fiskebestander er i dag oversfisket slik at de ikke lenger er bærekraftige. Hvis uttak av disse ressursene fortsetter som i dag betyr det at mange fiskebestander etterhvert vil bli dramatisk redusert eller forsvinne helt. En av utfordringene i dag er at fiskerne ikke har sikker informasjon om hvilken fisk som går inn i trålen før den blir tatt ombord i båten. De har heller ikke noen metode for å sortere fisken før den har havnet på dekk. Deep Vision er et system som skal gjøre det mulig å automatisk registrere hvilken art og størrelse av fisk som svømmer inn i trålen og sortere fisken i sjøen basert på dette. Dette skal gøres ved hjelp av et kamerasystem som monteres i trålen og tar bilder av all fisken som svømmer inn. Denne fisken vil bli automatisk analysert i en programvare og kombineres med en sorteringsmekanisme som sluser ønsket fisk inn i trålposen og uønsket fisk ut igjen i havet. På denne måten kan fiskeren velge hvilken fisk han skal fange og unngå å fange ulovlige arter eller undermåls fisk. Dette vil gjøre fiskeriene mer effektive og bærekraftige.

5. id:

   58139

   innsendt_dato:

   2020-05-13

   prosjektnummer:

   313692

   bedriftsnavn:

   SCANTROL DEEP VISION AS

   prosjekttittel:

   Deep Vision - Bærekraftig sortering og rapportering av fangst i trål

   organisasjonsnummer:

   977073944

   fylke:

   Vestland

   kommunenavn:

   Bergen

   poststed:

   BERGEN

   soknad_godkjent:

   NEI

   soknad_avslatt:

   JA

   vedtaksdato:

   2020-06-18

   prosjekt_fra_ar:

   2020

   prosjekt_til_ar:

   2023

   sammendrag:

   En tredjedel av kommersielle fiskebestander er i dag oversfisket slik at de ikke lenger er bærekraftige. Hvis uttak av disse ressursene fortsetter som i dag betyr det at mange fiskebestander etterhvert vil bli dramatisk redusert eller forsvinne helt. En av utfordringene i dag er at fiskerne ikke har sikker informasjon om hvilken fisk som går inn i trålen før den blir tatt ombord i båten. De har heller ikke noen metode for å sortere fisken før den har havnet på dekk. Deep Vision er et system som skal gjøre det mulig å automatisk registrere hvilken type og lengde av fisk som svømmer inn i trålen og sortere fisken i sjøen basert på dette. Dette skal gøres ved hjelp av et kamerasystem som festes i en ramme i trålen og tar bilder av all fisken som svømmer inn. Denne fisken vil bli automatisk analysert i en programvare og utløser en sorteringsmekanisme som sluser ønsket fisk inn i trålposen og uønsket fisk ut igjen i havet. På denne måten kan fiskeren programmere systemet til bare å ta ut det som er innenfor kvotene. Dette vil gjøre fiskeriene mer effektive og bærekraftige. I årene fremover vil det bli økte krav til digital rapportering av fangst fra norske fiskefartøyer. Hensikten med dette er å bedre kunne regulere og holde kontroll med kvoteopptaket, samtidig som det vil gi økt kunnskap om fiskeriressursene til enhver tid. Etterhvert vil denne typen rapportering også skape nytt grunnlag for utregning og forvaltning av kvoter. Deep Vision-teknologien skal også utvikles til et digitalt registreringssystem som tilfredstiller kravene til digital fangsrapportering på ulike typer fiskebåter. Estimert fangst kan rapporteres direkte fra Deep Vision-systemer montert i trålen, men det skal også utvikles en modul som kan brukes til å ta bilde av og automatisk registrere all fisk som landes ombord på båten.

Subunits

• SCANTROL DEEP VISION AS (912452050)

Open positions

count:

0

stillinger:

No results.

Related lookups

• Doffin notices where SCANTROL DEEP VISION AS is the buyer
• Search broadly for SCANTROL DEEP VISION AS in Doffin
• Open positions related to SCANTROL DEEP VISION AS
• Latest financial statement
• Patents and trademarks
• Official entity information from the Brønnøysund Register Centre
• Official roles from the Brønnøysund Register Centre
• Corporate group structure from the Brønnøysund Register Centre