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      1. 行業動態

        Wanzefeng

        人工智能檢測鮭魚畸形
        時間:2024-03-03

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        在此背景下,人工智能(AI)已準備好徹底改變水產養殖業。阿格德爾大學的 Yeronis Assefa 和 Mohamed Ali 撰寫的碩士論文旨在開發一種基于人工智能的解決方案,通過使用“關鍵點”檢測來識別養殖鮭魚的不規則和畸形。

        該研究深入探討了人工智能 (AI) 如何利用尖端技術檢測魚類的異常情況,從而徹底改變水產養殖業。


        人工智能在水產養殖中的力量

        人工智能已應用于水產養殖行業,實現精準投喂、水質監測與控制、疾病檢測、改善養魚場管理;然而,新研究的重點是使用人工智能來早期檢測魚類畸形。

        通過關鍵點檢測和幾何分析,人工智能可以識別不規則或畸形的魚類,從而實現快速干預和疾病預防。這意味著魚類更健康、產量更高并減少經濟損失。


        可持續水產養殖的人工智能工具包

        人工智能相關技術發揮著重要作用,因為它們可以處理大量數據,有助于做出更明智的決策。包含人工智能的工具可分為:

        • 深度學習和卷積神經網絡 (CNN):這些人工智能技術在圖像識別方面表現出色,非常適合分析魚類健康狀況和識別異常情況。

        • 目標檢測算法:YOLO和RCNN關鍵點檢測模型識別魚體的特定特征,實現精確的異常檢測。

        • 大型數據集和機器學習:在大量標記的魚類圖像數據集上訓練人工智能模型,使它們能夠“學習”并提高識別細微異常的準確性。

          研究

          Yeronis Assefa 和 Mohamed Ali 的研究提出了一種解決方案:通過關鍵點檢測自動檢測鮭魚的畸形。這項先進技術使用人工智能模型來識別魚身上的特定點,例如鰭和眼睛。通過分析這些點,系統可以檢測到與標準的偏差,表明可能存在的畸形。

          通過分析這些關鍵點,人工智能模型可以識別魚類與正常形態的細微偏差,這可能表明存在畸形。


          該研究特別關注:

          • 尋找解決方案:開發通過關鍵點檢測和幾何分析來識別不規則魚類的方法。

          • 創造效率:利用YOLO、RCNN等AI模型進行關鍵點檢測,快速準確檢測。

          • 現實世界影響:評估人工智能解決方案在真實養魚場中的實用性和有效性。

          基于卷積神經網絡(CNN)的深度學習方法徹底改變了視覺識別。YOLO、Faster R-CNN 和 Stack Hourglass 等技術在對象識別及其圖像中的關鍵點(例如鰭、眼睛)方面表現出色。


          獲勝模型:YOLO 與 R-CNN

          該研究在包含 469 張帶注釋圖像的數據庫上測試了兩種領先的 AI 模型:YOLO 和 R-CNN,其中每張圖像包含 20 個關鍵點。這兩種模型的高精度都給人留下了深刻的印象:

          • YOLO:YOLO 的平均整體準確率為 98.3%,擅長高效識別關鍵點。

          • R-CNN:雖然檢測精度稍差(平均總體精度為 96%),但 R-CNN 的亮點在于精確對齊關鍵點,提供每個點位置的詳細信息。

          超越檢測:幾何分析

          Yeronis Assefa 和 Mohamed Ali 的研究并不僅僅停留在檢測上。通過分析這些關鍵點之間的空間關系,系統可以評估以下因素:


          • 三角形:鰭和身體部位形成的與正常三角形的偏差可能表明存在畸形。

          • 坡度和角度:脊柱或身體彎曲的異常角度可能表明存在問題。

          • 距離對:分析關鍵點之間的距離可以揭示大小或增長問題的異常情況。

          此外,該研究將畸形分為三個主要區域:下巴、尺寸(薄或厚)和脊柱。這種特定的重點允許有針對性的干預措施,例如調整喂養制度或選擇性育種以解決問題。


          結論

          研究人員總結道:“我們的研究結果表明,魚類畸形檢測的準確性和精密度顯著提高,并通過彌合尖端技術和傳統水產養殖實踐之間的差距,在該領域建立了新的實踐?!?/span>

          這項研究為人工智能使水產養殖更加高效的未來鋪平了道路。通過及早識別和解決畸形問題,我們可以確保鮭魚的健康和質量,并最終為糧食安全和經濟福祉做出貢獻。值得注意的是,人們正在做出不同的努力來減少鮭魚畸形,主要是在喂養方面。

          人工智能不僅僅是一個時尚詞匯;它是塑造水產養殖未來的強大工具。


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