海洋委員會研發「海洋生物人工智慧(AI)辨識專家模型」,以目前國內外都關注的珊瑚礁生態系為先導型目標,初期已完成常見的珊瑚和珊瑚礁魚類的AI自動辨識,將大幅縮短海洋生態系監測所得大量水下生物影像所需的鑑定時間,並有效提升生態系健康狀況評估的持續作為。
以此次的AI珊瑚辨識為例,藉由多邊形分割AI辨識為基礎的專家模型訓練,將超過1000張各類珊瑚照片進行標註與訓練,已能成功辨識涵蓋軸孔珊瑚、盤星珊瑚、角菊珊瑚、棘杯珊瑚、瓣葉珊瑚、葉片型表孔珊瑚、鹿角珊瑚、團狀形微孔珊瑚、柱珊瑚與盤珊瑚等10大類常見珊瑚。
再以珊瑚礁魚類而言,透過移動性物件偵測及自動辨識的兩段式模型選用,完成2500張以上的照片學習,建置珊瑚礁區常見的20種金鱗魚科(俗稱鐵甲)、雀鯛科(厚殼仔)、蝴蝶魚科、隆頭魚科(海豬魚)等AI辨識模組。
海委會主委管碧玲31日表示,AI生物自動辨識是很有幫助的科技輔勤體現,由具備海洋生物分類專長的各領域專家學者貢獻生物辨識特點,透過AI深度學習產生辨識專家模型,能提供更精準且即時的海洋生物種類監測數據。未來將持續透過此模式提升可自動辨識的海洋生物目標種類及數量,延伸擴及至其他海域生態環境的監測應用。
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