7 月 9 日消息，據“中科院之聲”公眾號消息，中國科學院水生生物研究所運用人工智能圖像識別技術，成功研發出底棲動物智能識別系統，實現了底棲動物全程自動化識別檢測。
從官方介紹獲悉，底棲動物是淡水生態系統的重要組成部分，其多樣性水平能反映水環境的健康狀況，是水生態監測的重要指標。
然而，基于形態學的傳統鑒定方法存在諸多局限。例如，底棲動物形態復雜，鑒定時需要逐一檢視目標的細微特征。這導致底棲動物鑒定難度大，時間長，難以滿足生態監測的高時效性需求。因此，亟待開發快速、準確的鑒定技術和產品。
團隊以兩類前沿人工智能圖像識別算法為框架，搭建了底棲動物識別核心模型。其中，YOLO 系列目標檢測算法能夠迅速發現并定位檢測目標，Vision-Transformer 算法則通過模擬人類注意力機制，準確分辨不同種類之間的細微特征差異。
在此基礎上，團隊針對底棲動物類群進一步優化模型。以多尺度注意力模塊為中心的架構，讓模型能同時觀察目標的局部細節和整體輪廓，提升對關鍵識別特征的捕捉精度。此外，重疊識別算法的運用大幅改善了模型對遮擋重疊個體、小個體高密度等復雜場景下底棲動物樣品的檢測效果。
基于底棲動物智能識別算法，團隊與湖北省生態環境科學研究院聯合開展了自動化機械設計工作，研發出底棲動物智能識別系統。依托數十萬張底棲動物高清顯微照片和強大的算力支持，該系統搭載的最新模型可識別底棲動物 350 余屬種，常見種類識別準確率達 90% 以上。
團隊同時為該系統配備了專業管理軟件，支持以項目為單位開展底棲動物樣品檢測、數據交互與智慧分析工作。
操作員只需將樣品放入固定容器中，由系統內置的顯微拍攝模塊對樣品進行圖像掃描和智能識別，直至生成數據報表和檢測報告。全程高度自動化，無需人工干預。該系統或將為底棲動物生態監測技術帶來新的變革。
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