在此背景下，人工智能（AI）已准备好彻底改变水产养殖业。阿格德尔大学的 Yeronis Assefa 和 Mohamed Ali 撰写的硕士论文旨在开发一种基于人工智能的解决方案，通过使用“关键点”检测来识别养殖鲑鱼的不规则和畸形。

该研究深入探讨了人工智能 (AI) 如何利用尖端技术检测鱼类的异常情况，从而彻底改变水产养殖业。

人工智能在水产养殖中的力量

人工智能已应用于水产养殖行业，实现精准投喂、水质监测与控制、疾病检测、改善养鱼场管理；然而，新研究的重点是使用人工智能来早期检测鱼类畸形。

通过关键点检测和几何分析，人工智能可以识别不规则或畸形的鱼类，从而实现快速干预和疾病预防。这意味着鱼类更健康、产量更高并减少经济损失。

可持续水产养殖的人工智能工具包

人工智能相关技术发挥着重要作用，因为它们可以处理大量数据，有助于做出更明智的决策。包含人工智能的工具可分为：

• 深度学习和卷积神经网络 (CNN)：这些人工智能技术在图像识别方面表现出色，非常适合分析鱼类健康状况和识别异常情况。

• 目标检测算法：YOLO和RCNN关键点检测模型识别鱼体的特定特征，实现精确的异常检测。

• 大型数据集和机器学习：在大量标记的鱼类图像数据集上训练人工智能模型，使它们能够“学习”并提高识别细微异常的准确性。

研究

Yeronis Assefa 和 Mohamed Ali 的研究提出了一种解决方案：通过关键点检测自动检测鲑鱼的畸形。这项先进技术使用人工智能模型来识别鱼身上的特定点，例如鳍和眼睛。通过分析这些点，系统可以检测到与标准的偏差，表明可能存在的畸形。

通过分析这些关键点，人工智能模型可以识别鱼类与正常形态的细微偏差，这可能表明存在畸形。

该研究特别关注：

• 寻找解决方案：开发通过关键点检测和几何分析来识别不规则鱼类的方法。

• 创造效率：利用YOLO、RCNN等AI模型进行关键点检测，快速准确检测。

• 现实世界影响：评估人工智能解决方案在真实养鱼场中的实用性和有效性。

基于卷积神经网络（CNN）的深度学习方法彻底改变了视觉识别。YOLO、Faster R-CNN 和 Stack Hourglass 等技术在对象识别及其图像中的关键点（例如鳍、眼睛）方面表现出色。

获胜模型：YOLO 与 R-CNN

该研究在包含 469 张带注释图像的数据库上测试了两种领先的 AI 模型：YOLO 和 R-CNN，其中每张图像包含 20 个关键点。这两种模型的高精度都给人留下了深刻的印象：

• YOLO：YOLO 的平均整体准确率为 98.3%，擅长高效识别关键点。

• R-CNN：虽然检测精度稍差（平均总体精度为 96%），但 R-CNN 的亮点在于精确对齐关键点，提供每个点位置的详细信息。

超越检测：几何分析

Yeronis Assefa 和 Mohamed Ali 的研究并不仅仅停留在检测上。通过分析这些关键点之间的空间关系，系统可以评估以下因素：

• 三角形：鳍和身体部位形成的与正常三角形的偏差可能表明存在畸形。

• 坡度和角度：脊柱或身体弯曲的异常角度可能表明存在问题。

• 距离对：分析关键点之间的距离可以揭示大小或增长问题的异常情况。

此外，该研究将畸形分为三个主要区域：下巴、尺寸（薄或厚）和脊柱。这种特定的重点允许有针对性的干预措施，例如调整喂养制度或选择性育种以解决问题。

结论

研究人员总结道：“我们的研究结果表明，鱼类畸形检测的准确性和精密度显着提高，并通过弥合尖端技术和传统水产养殖实践之间的差距，在该领域建立了新的实践。”

这项研究为人工智能使水产养殖更加高效的未来铺平了道路。通过及早识别和解决畸形问题，我们可以确保鲑鱼的健康和质量，并最终为粮食安全和经济福祉做出贡献。值得注意的是，人们正在做出不同的努力来减少鲑鱼畸形，主要是在喂养方面。

人工智能不仅仅是一个时尚词汇；它是塑造水产养殖未来的强大工具。