中国科学院成功研发出底栖动物智能识别系统：准确率达 90% 以上，全程高度自动化

近年来，随着人工智能技术的飞速发展，AI在生态环境监测领域的应用也日益广泛。近日，中国科学院水生生物研究所成功研发出一套基于人工智能图像识别技术的底栖动物智能识别系统，实现了从样品采集到数据分析的全流程自动化检测。

底栖动物是淡水生态系统中不可或缺的一部分，其种类多样性可以直接反映出水体环境的健康状况，因此被广泛用作水生态监测的重要生物指标。然而，传统的形态学鉴定方法存在诸多限制，如识别过程繁琐、耗时较长、对专业人员要求高等，难以满足当前生态监测对效率和准确性的双重需求。

为了解决这一难题，科研团队采用了两种主流的人工智能图像识别算法作为核心技术框架——YOLO系列目标检测算法与Vision-Transformer（视觉变换器）算法。前者可以快速定位图像中的底栖动物个体，后者则通过模拟人类注意力机制，精准识别不同物种之间的细微差异。

在此基础上，研究人员进一步优化了模型结构，引入多尺度注意力模块，使得系统能够同时捕捉局部细节与整体轮廓，从而显著提升了识别精度。此外，系统还集成了先进的重叠识别算法，有效解决了遮挡、重叠及高密度样本等复杂场景下的识别难题。

依托数十万张高清显微图像数据和强大的计算资源，该系统目前已能识别超过350个属种的底栖动物，常见种类的识别准确率高达90%以上。同时，配套的专业管理软件支持项目化管理、数据交互与智能分析，操作员只需将样品放入指定容器，系统即可自动完成图像采集、识别分析并生成最终报告，整个过程无需人工干预。

此次底栖动物智能识别系统的推出，不仅提高了生态监测工作的效率和准确性，也为未来环境科学研究提供了全新的技术路径。它标志着我国在生态监测智能化方面迈出了坚实一步，具有广阔的应用前景和发展潜力。

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