#Иркутск #наука #научные_статьи

Как машинное зрение помогает экспертам считать и определять зоопланктон Байкала

Программа экомониторинга зоопланктона Байкала ведётся непрерывно более 80 лет - с победного 1945 года. Но традиционный метод - ручной подсчёт и идентификация организмов под микроскопом - требует высокой квалификации и занимает много времени.

Ученые НИИ биологии Байкала ИГУ @irkutskuniversity совместно с коллегами из компании MaritimeAI и Института биологии южных морей РАН (Севастополь) разработали гибридную систему: алгоритмы на базе компьютерного зрения (YOLO V11 для детекции и метрическое обучение с трансформерами для классификации) обрабатывают до 90% изображений, а сложные случаи и редкие виды отправляются на верификацию человеку-эксперту. Обработано более 240 000 изображений из 811 проб, создана постоянно обновляемая база размеченных изображений байкальского зоопланктона. Сравнение ручного и автоматического анализа показало, что видовой состав совпадает, а точность детекции (обнаружения объектов) составляет 87%. При этом алгоритмы адаптируются к сезонным изменениям и подгружаются на новых данных.

Все это позволяет существенно экономить время специалистов и, при необходимости, расширить число станций, где берутся пробы. Кроме того, такая система может сигнализировать о необычных объектах (неправильная форма, малая уверенность) и направлять эксперта, что ускорит обнаружение инвазивных видов.

Результаты опубликованы в международном научном журнале Biology