在此背景下，人工智能（AI）已準備好徹底改變水產養殖業。阿格德爾大學的 Yeronis Assefa 和 Mohamed Ali 撰寫的碩士論文旨在開發一種基于人工智能的解決方案，通過使用“關鍵點”檢測來識別養殖鮭魚的不規則和畸形。

該研究深入探討了人工智能 (AI) 如何利用尖端技術檢測魚類的異常情況，從而徹底改變水產養殖業。

人工智能在水產養殖中的力量

人工智能已應用于水產養殖行業，實現精準投喂、水質監測與控制、疾病檢測、改善養魚場管理；然而，新研究的重點是使用人工智能來早期檢測魚類畸形。

通過關鍵點檢測和幾何分析，人工智能可以識別不規則或畸形的魚類，從而實現快速干預和疾病預防。這意味著魚類更健康、產量更高并減少經濟損失。

可持續水產養殖的人工智能工具包

人工智能相關技術發揮著重要作用，因為它們可以處理大量數據，有助于做出更明智的決策。包含人工智能的工具可分為：

• 深度學習和卷積神經網絡 (CNN)：這些人工智能技術在圖像識別方面表現出色，非常適合分析魚類健康狀況和識別異常情況。

• 目標檢測算法：YOLO和RCNN關鍵點檢測模型識別魚體的特定特征，實現精確的異常檢測。

• 大型數據集和機器學習：在大量標記的魚類圖像數據集上訓練人工智能模型，使它們能夠“學習”并提高識別細微異常的準確性。

研究

Yeronis Assefa 和 Mohamed Ali 的研究提出了一種解決方案：通過關鍵點檢測自動檢測鮭魚的畸形。這項先進技術使用人工智能模型來識別魚身上的特定點，例如鰭和眼睛。通過分析這些點，系統可以檢測到與標準的偏差，表明可能存在的畸形。

通過分析這些關鍵點，人工智能模型可以識別魚類與正常形態的細微偏差，這可能表明存在畸形。

該研究特別關注：

• 尋找解決方案：開發通過關鍵點檢測和幾何分析來識別不規則魚類的方法。

• 創造效率：利用YOLO、RCNN等AI模型進行關鍵點檢測，快速準確檢測。

• 現實世界影響：評估人工智能解決方案在真實養魚場中的實用性和有效性。

基于卷積神經網絡（CNN）的深度學習方法徹底改變了視覺識別。YOLO、Faster R-CNN 和 Stack Hourglass 等技術在對象識別及其圖像中的關鍵點（例如鰭、眼睛）方面表現出色。

獲勝模型：YOLO 與 R-CNN

該研究在包含 469 張帶注釋圖像的數據庫上測試了兩種領先的 AI 模型：YOLO 和 R-CNN，其中每張圖像包含 20 個關鍵點。這兩種模型的高精度都給人留下了深刻的印象：

• YOLO：YOLO 的平均整體準確率為 98.3%，擅長高效識別關鍵點。

• R-CNN：雖然檢測精度稍差（平均總體精度為 96%），但 R-CNN 的亮點在于精確對齊關鍵點，提供每個點位置的詳細信息。

超越檢測：幾何分析

Yeronis Assefa 和 Mohamed Ali 的研究并不僅僅停留在檢測上。通過分析這些關鍵點之間的空間關系，系統可以評估以下因素：

• 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題。

• 距離對：分析關鍵點之間的距離可以揭示大小或增長問題的異常情況。

此外，該研究將畸形分為三個主要區域：下巴、尺寸（薄或厚）和脊柱。這種特定的重點允許有針對性的干預措施，例如調整喂養制度或選擇性育種以解決問題。

結論

研究人員總結道：“我們的研究結果表明，魚類畸形檢測的準確性和精密度顯著提高，并通過彌合尖端技術和傳統水產養殖實踐之間的差距，在該領域建立了新的實踐?！?/span>

這項研究為人工智能使水產養殖更加高效的未來鋪平了道路。通過及早識別和解決畸形問題，我們可以確保鮭魚的健康和質量，并最終為糧食安全和經濟福祉做出貢獻。值得注意的是，人們正在做出不同的努力來減少鮭魚畸形，主要是在喂養方面。

人工智能不僅僅是一個時尚詞匯；它是塑造水產養殖未來的強大工具。