算法介绍

极视科技浮游生物监测算法基于深度学习与计算机视觉技术，针对海洋、湖泊等水域环境中浮游生物的实时监测需求，提供从图像采集、目标识别到生态分析的全流程解决方案。算法可精准识别浮游生物种类、数量、分布及动态变化，辅助环境监测机构、科研单位及水产养殖企业实现高效、智能的水域生态管理。

核心技术亮点：

1. 高精度多类目识别

• 深度学习模型：采用改进的ResNet-50与EfficientNet结合的混合架构，针对浮游生物形态多样、尺寸微小（如10μm-1mm）的特点，优化特征提取与分类能力，支持浮游植物（硅藻、甲藻等）、浮游动物（桡足类、枝角类等）的细分识别，准确率达95%以上。

• 小目标增强技术：通过超分辨率重建与注意力机制（如CBAM模块），提升微小生物的检测能力，降低漏检率。

2. 动态行为分析与计数

• 轨迹跟踪算法：结合DeepSORT与光流法，实现浮游生物的连续运动轨迹追踪，分析其游动速度、方向及集群行为，支持异常行为预警（如赤潮生物爆发前兆）。

• 智能计数系统：基于密度估计与实例分割技术，自动统计浮游生物数量，支持多区域、多时间段的动态对比分析。

3. 环境自适应与抗干扰优化

• 水质干扰抑制：通过图像去噪（如非局部均值去噪）与背景建模技术，消除水体浊度、气泡、杂质对监测结果的影响。

• 光照自适应处理：采用直方图均衡化与自适应阈值分割，适配不同光照条件（如白天、夜间、水下补光）下的稳定识别。

4. 生态指标智能分析

• 生物量估算：结合生物体积与密度模型，估算浮游生物生物量，辅助评估水域初级生产力。

• 多样性指数计算：自动生成Shannon-Wiener指数、Pielou均匀度指数等生态指标，量化水域生态健康状态。

算法功能模块：

1. 实时图像采集与处理

• 支持水下摄像头、显微成像设备等多源数据接入，单帧图像处理时间<200ms，满足在线监测需求。

2. 可视化分析平台

• 提供浮游生物种类分布热力图、时间序列变化曲线、运动轨迹3D重建等可视化工具，支持数据导出与报告生成。

3. 异常事件预警

• 基于阈值设定与机器学习预测模型，实时推送赤潮风险、生物入侵等预警信息，响应时间<1分钟。

4. 数据管理与共享

• 构建浮游生物数据库，支持历史数据查询、对比分析及跨区域数据共享，助力科研协作。

应用场景与价值：

• 海洋环境监测：实时监测赤潮、绿潮等有害藻华，预警生态灾害，保护渔业资源。

• 淡水生态保护：评估湖泊、水库的富营养化程度，指导水体修复与污染治理。

• 水产养殖管理：监测养殖水体中的浮游生物群落结构，优化饵料投放与水质调控，提升养殖效益。

• 科研教学支持：为浮游生物分类学、生态学研究提供自动化工具，降低人工鉴定成本。

技术优势：

• 轻量化部署：算法模型经过量化压缩，可在嵌入式设备（如NVIDIA Jetson Nano、瑞芯微RK3568）上运行，适配水下监测终端与移动监测船。

• 低硬件成本：支持低分辨率摄像头（如500万像素）与普通光源，降低设备采购与维护成本。

• 快速适配与扩展：提供可视化标注工具与模型训练平台，支持客户自定义浮游生物种类与监测规则，7天内完成新物种识别模型训练。