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編者按

• 物種識別

基于特征提取的機(jī)器學(xué)習(xí)算法已經(jīng)可以用于藻類物種識別，但實際樣本中的藻類多樣性往往非常豐富，在沒有復(fù)雜算法支撐的情況下，同一種類不同形態(tài)的藻類圖像，很難被算法準(zhǔn)確識別與分析。

基于人工智能的圖像識別技術(shù)需要將大量樣本交給模型進(jìn)行深度學(xué)習(xí)、訓(xùn)練，最終完成物種識別任務(wù)。因此，對藻類圖像進(jìn)行物種標(biāo)注是人工智能物種識別的關(guān)鍵，且必須交由分類鑒定業(yè)務(wù)熟練的專業(yè)人員完成。

Algae-Hub組織經(jīng)驗豐富的藻類鑒定人員進(jìn)行物種標(biāo)注，標(biāo)注結(jié)果經(jīng)復(fù)核后，再由專家團(tuán)隊進(jìn)行審核，確保訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)庫的準(zhǔn)確性，從而實現(xiàn)物種的精準(zhǔn)識別！

• 細(xì)胞計數(shù)

在物種識別的基礎(chǔ)上，對識別物種的細(xì)胞進(jìn)行計數(shù)是非常重要的工作，但是細(xì)胞數(shù)量過多往往為人工統(tǒng)計帶來很大困擾。然而，運(yùn)用人工智能算法及圖像識別技術(shù)進(jìn)行細(xì)胞計數(shù)可以完美解決以上問題，極大地降低工作量和人工誤差。

• 生物量

顯微鏡人工鏡檢方法中，藻類生物量往往根據(jù)經(jīng)驗公式來計算。在人工智能技術(shù)輔助下，算法可以測量與計算所有識別藻類的長、寬、高、直徑、面積和體積等參數(shù)。因此，生物量的計算在準(zhǔn)確度上有了很大的提升。

• 粒徑統(tǒng)計
  

通過建立訓(xùn)練集、優(yōu)化算法模型，水體中藻類細(xì)胞的直徑、藻類群體顆粒的粒徑大小、泥沙及有機(jī)質(zhì)等粒徑都可以實現(xiàn)準(zhǔn)確測量。統(tǒng)計檢測對象的粒徑大小，對于評估藻類生長和水華預(yù)警等具有重要意義。