在此背景下，人工智能（AI）已準(zhǔn)備好徹底改變水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)。阿格德?tīng)柎髮W(xué)的 Yeronis Assefa 和 Mohamed Ali 撰寫(xiě)的碩士論文旨在開(kāi)發(fā)一種基于人工智能的解決方案，通過(guò)使用“關(guān)鍵點(diǎn)”檢測(cè)來(lái)識(shí)別養(yǎng)殖鮭魚(yú)的不規(guī)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(shù)檢測(cè)魚(yú)類(lèi)的異常情況，從而徹底改變水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)。
人工智能在水產(chǎn)養(yǎng)殖中的力量
人工智能已應(yīng)用于水產(chǎn)養(yǎng)殖行業(yè)，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)投喂、水質(zhì)監(jiān)測(cè)與控制、疾病檢測(cè)、改善養(yǎng)魚(yú)場(chǎng)管理；然而，新研究的重點(diǎn)是使用人工智能來(lái)早期檢測(cè)魚(yú)類(lèi)畸形。
通過(guò)關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)和幾何分析，人工智能可以識(shí)別不規(guī)則或畸形的魚(yú)類(lèi)，從而實(shí)現(xiàn)快速干預(yù)和疾病預(yù)防。這意味著魚(yú)類(lèi)更健康、產(chǎn)量更高并減少經(jīng)濟(jì)損失。
可持續(xù)水產(chǎn)養(yǎng)殖的人工智能工具包
人工智能相關(guān)技術(shù)發(fā)揮著重要作用，因?yàn)樗鼈兛梢蕴幚泶罅繑?shù)據(jù)，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(xué)習(xí)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (CNN)：這些人工智能技術(shù)在圖像識(shí)別方面表現(xiàn)出色，非常適合分析魚(yú)類(lèi)健康狀況和識(shí)別異常情況。
目標(biāo)檢測(cè)算法：YOLO和RCNN關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)模型識(shí)別魚(yú)體的特定特征，實(shí)現(xiàn)精確的異常檢測(cè)。
大型數(shù)據(jù)集和機(jī)器學(xué)習(xí)：在大量標(biāo)記的魚(yú)類(lèi)圖像數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練人工智能模型，使它們能夠“學(xué)習(xí)”并提高識(shí)別細(xì)微異常的準(zhǔn)確性。
研究
Yeronis Assefa 和 Mohamed Ali 的研究提出了一種解決方案：通過(guò)關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)自動(dòng)檢測(cè)鮭魚(yú)的畸形。這項(xiàng)先進(jìn)技術(shù)使用人工智能模型來(lái)識(shí)別魚(yú)身上的特定點(diǎn)，例如鰭和眼睛。通過(guò)分析這些點(diǎn)，系統(tǒng)可以檢測(cè)到與標(biāo)準(zhǔn)的偏差，表明可能存在的畸形。
通過(guò)分析這些關(guān)鍵點(diǎn)，人工智能模型可以識(shí)別魚(yú)類(lèi)與正常形態(tài)的細(xì)微偏差，這可能表明存在畸形。
該研究特別關(guān)注：
尋找解決方案：開(kāi)發(fā)通過(guò)關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)和幾何分析來(lái)識(shí)別不規(guī)則魚(yú)類(lèi)的方法。
創(chuàng)造效率：利用YOLO、RCNN等AI模型進(jìn)行關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)，快速準(zhǔn)確檢測(cè)。
現(xiàn)實(shí)世界影響：評(píng)估人工智能解決方案在真實(shí)養(yǎng)魚(yú)場(chǎng)中的實(shí)用性和有效性。
基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的深度學(xué)習(xí)方法徹底改變了視覺(jué)識(shí)別。YOLO、Faster R-CNN 和 Stack Hourglass 等技術(shù)在對(duì)象識(shí)別及其圖像中的關(guān)鍵點(diǎn)（例如鰭、眼睛）方面表現(xiàn)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(shù)據(jù)庫(kù)上測(cè)試了兩種領(lǐng)先的 AI 模型：YOLO 和 R-CNN，其中每張圖像包含 20 個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)。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(zhǔn)確率為 98.3%，擅長(zhǎng)高效識(shí)別關(guān)鍵點(diǎn)。
R-CNN：雖然檢測(cè)精度稍差（平均總體精度為 96%），但 R-CNN 的亮點(diǎn)在于精確對(duì)齊關(guān)鍵點(diǎn)，提供每個(gè)點(diǎn)位置的詳細(xì)信息。
超越檢測(cè)：幾何分析
Yeronis Assefa 和 Mohamed Ali 的研究并不僅僅停留在檢測(cè)上。通過(guò)分析這些關(guān)鍵點(diǎn)之間的空間關(guān)系，系統(tǒng)可以評(píng)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(wèn)題。
距離對(duì)：分析關(guān)鍵點(diǎn)之間的距離可以揭示大小或增長(zhǎng)問(wèn)題的異常情況。
此外，該研究將畸形分為三個(gè)主要區(qū)域：下巴、尺寸（薄或厚）和脊柱。這種特定的重點(diǎn)允許有針對(duì)性的干預(yù)措施，例如調(diào)整喂養(yǎng)制度或選擇性育種以解決問(wèn)題。
結(jié)論
研究人員總結(jié)道：“我們的研究結(jié)果表明，魚(yú)類(lèi)畸形檢測(cè)的準(zhǔn)確性和精密度顯著提高，并通過(guò)彌合尖端技術(shù)和傳統(tǒng)水產(chǎn)養(yǎng)殖實(shí)踐之間的差距，在該領(lǐng)域建立了新的實(shí)踐。”
這項(xiàng)研究為人工智能使水產(chǎn)養(yǎng)殖更加高效的未來(lái)鋪平了道路。通過(guò)及早識(shí)別和解決畸形問(wèn)題，我們可以確保鮭魚(yú)的健康和質(zhì)量，并最終為糧食安全和經(jīng)濟(jì)福祉做出貢獻(xiàn)。值得注意的是，人們正在做出不同的努力來(lái)減少鮭魚(yú)畸形，主要是在喂養(yǎng)方面。
人工智能不僅僅是一個(gè)時(shí)尚詞匯；它是塑造水產(chǎn)養(yǎng)殖未來(lái)的強(qiáng)大工具。
