厉害了！新AI早期预警系统出炉可以检测对虾应激症状！

  一组研究人员开发了一种基于AI的计算机视觉系统，可以早期检测和监测对虾的生长、种群规模、死亡率和压力。

  计算机视觉系统测量单个虾的长度：研究人员团队开发了一种基于计算机视觉（人工智能 (AI) 领域，使计算机能够从数字图像和视频中获取有意义的信息）的系统，该系统能计算虾的数量，并测量其长度，准确率高达95%以上。

  MonitorShrimp项目由阿尔弗雷德韦格纳研究所、亥姆霍兹极地和海洋研究中心(AWI) 领导，与养虾先驱Oceanloop和水处理系统专家Sander Holding合作，由研究人员和工程师组成的团队参与，他们开发了基于计算机视觉的系统，可以计算虾的数量并测量其长度，准确度高达95%。这是在实际养殖条件下实时实现的，即：在高养殖密度和浑浊水中。

  该系统使水产养殖公司能够更好地了解其鱼虾的表现，以及如何以合乎情理的方式养殖它们。这项新技术的开发是为满足欧洲陆上对虾养殖场的需求，这些养殖场越来越注重提高可持续性和动物福利。

  第一个原型于2022年在德国基尔的Oceanloop研发养殖场进行了测试，安装在水面上方的现代智能手机每分钟自动拍摄一次虾，并将实时数据传输到本地服务器。然后，使用基于计算机视觉的算法，来计算每张图像中虾的数量，并测量每尾虾的长度。所得信息被发送到水产养殖软件包，从而能够根据实时数据优化生长和养殖模式。

  此外，研究人员能够直观地检测虾的应激症状——这是一项很有用的功能，正如Oceanloop联合首席执行官Bert Wecker博士在新闻稿中解释的那样：“该功能被用作早期预警系统，但还可以验证我们的养殖密度模型。这项尖端技术使我们也可以更精确地确定每个尺寸组的密度，来提升成活率、生长和饲料效率。”

  AWI项目协调员Stephan Ende博士强调了监测鱼虾死亡率的重要性，特别是在水产养殖中：“三文鱼的死亡率可达13%至26%，虾的死亡率可达50%，高于任何别的类型的水生动物。在线监控使水产养殖公司能够更快地对其种群中的压力迹象做出一定的反应。”

  Oceanloop联合创始人兼联合首席执行官Fabian Riedel博士补充道：“通过实时数据监测虾的生长和健康情况的能力，一方面有助于降低水产养殖的风险。与此同时，它将提供有关生物质的完全透明度，从而能够优化从养殖到加工再到销售的价值链。”

  NeuroSYS的创始人兼首席执行官Tomasz Kowalczyk是人工智能、机器学习和数字化领域的专家，为该项目的算法开发做出了贡献，他总结道：“技术进步能改变公司和整个行业。我们已准备好参与这一转型，并正在努力将AI和深度学习的优势引入对虾养殖领域。”

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