据生态环境部长江流域生态环境监督管理局通报，经过三年攻关，由其下属监测科研中心牵头承担的南水北调中线浮游藻类AI识别研究取得突破，开发研制的智能设备在多通路藻类样本进样、聚焦、拍摄、识别及计数等方面突破性实现了自动化，能在无人值守条件下实现藻类的种类、比例、藻密度等多指标的自动分析输出。
浮游藻类监测国内外目前仍以人工镜检为主，其监测设备多是基于光谱法或传统图像识别算法，检测误差大。为突破藻类识别精度瓶颈，围绕南水北调中线浮游藻类自动在线监测的现实需求，长江流域生态环境监督管理局监测科研中心在国家水专项“十三五”课题“南水北调中线输水水质预警与业务化管理平台建设”支持下，联合南水北调中线干线工程建设管理局等单位开展南水北调中线浮游藻类AI识别研究，在藻类自动进样技术、多景深显微拍摄与图片处理技术、藻类AI识别模型研发等方面深度攻关。
浮游藻类AI识别设备集成控制箱与样本加载装置原创性地实现了15路样本自动切换取样检测。同时，针对浮游藻类具有种类多样、群聚、排列变化多样、分类依据复杂等难点，专门构建了标准化的浮游藻类标记图库，并进行了深度学习训练及优化。
未来，浮游藻类AI识别设备可广泛应用在生态环保领域，为湖库富营养化监测、藻类水华监测预警与防控提供有力支撑，并可拓展至浮游动物、鱼类等水生生物的自动监测。(记者李思远)
