中国科学院成功研发高精度、全自动底栖动物识别系统

7月9日，中国科学院水生生物研究所宣布，在人工智能图像识别技术领域取得重要突破，成功研发出底栖动物智能识别系统。

作为淡水生态系统的关键组成部分，底栖动物的多样性直接反映了水质状况，是水生态监测的重要参考指标。

然而，传统基于形态学的鉴定方法存在显著局限性。由于底栖动物种类繁多且形态特征复杂，在实际操作中需要逐一比对细微特征，导致鉴定效率低下，难以满足现代生态监测对于时效性的要求。

研究团队融合两类前沿人工智能图像识别算法，构建了高效的底栖动物识别模型。其中，基于YOLO系列的目标检测算法能够快速定位并识别目标，而Vision-Transformer算法通过模拟人类视觉的注意力机制，显著提升了物种间的细微特征辨识能力。

在此基础上，科研人员对模型架构进行了针对性优化。引入多尺度注意力模块使模型同时关注目标的整体轮廓和局部细节特征，提高了关键识别特征的捕捉精度。此外，创新性地应用重叠识别算法有效解决了复杂场景下的检测难题。

通过整合数万张底栖动物的高清显微图像数据，并借助强大的计算能力支持，该系统实现了对350余属种底栖动物的精准识别，其中常见种类的准确率超过90%。

该系统配备了专业的管理软件，支持以项目为单位进行样品检测、数据交互与智慧分析。

操作流程实现了高度自动化：只需将样品放入专用容器，系统内置的显微拍摄模块自动完成图像扫描和智能识别，并自动生成数据报表和检测报告。这一创新成果标志着底栖动物生态监测技术迈入新纪元。