水下生物健康状态评估技术

行业领域

农、林、牧、渔业,农、林、牧、渔专业及辅助性活动,生物与新医药技术

需求背景

近年来，⾼蛋⽩质摄⼊取代⾼碳⽔摄⼊，蛋⽩质与不饱和脂肪酸摄⼊量与健康、⼈均寿命息息相关。中国的⼈均蛋⽩质摄⼊量低于发达国家⽔平，与经济⾼速发展不匹配。渔业产品（⻥虾⻉等）饲料转化率最⾼，为反刍动物的7到8倍，同等资源提供更多优质蛋⽩质，FAO将未来渔业养殖业定义为43亿⼈⼝提供主流蛋⽩质来源，⽔产事业将成为21世纪⼈类蓝⾊粮仓。根据政府相关统计报告，中国是全球第⼀⽔产⽣产与消费国，但⽣产模式分散落后、集约化程度低、物流损耗⾼。中央⾼度重视渔业与相关产业现代化转型，⼗四五规划明确指出：要⼤⼒推进渔业⼯⼚化、⽣态渔业的数字化智能化产业。

水下生物健康状态直接关系到产量，企业根据生物健康状态可以自主决策饲粮投喂量，实现早期疾病预警，以及产量预估等。

需解决的主要技术难题

如何在RAS封闭系统内利用机器视觉对生物健康状态进行实时的估算与统计，并对特殊状况做出预警？

期望实现的主要技术目标

a.鱼的饥饿状态自动识别算法，精度在80%以上；b.鱼的典型疾病识别算法，精度在85%以上；

需求解析

解析单位：“科创中国”陕西科技服务团（陕西省科学技术协会） 解析时间：2023-11-23

赵燕琦

陕西省科普宣传教育中心

副主任

综合评价

该技术需求足够清晰，可以推荐专家跟进。此项技术需求对渔业生产发展具有重要意义，该项技术的解决方案涉及生物、水产和人工智能领域，需要跨行业专家共同解决。目前市场上尚未有成熟的产品，其原因一是水下环境复杂、生物存在不规则运动等产生技术瓶颈；二是不同的生产环境和鱼类的差异，鱼的疾病种类较多，而且有些疾病没有明显的外在表示，该技术需求存在个性化定制问题，不仅很难存在统一框架和方法达到理想效果，而且算法软件开发成本高。目前的解决方案是采用“计算机视觉技术+AI技术”，在水上水下搭建观测设备，设计基于影像分析的目标检测和识别方法，结合鱼类生长习性特征和疾病特征库知识，实现水下鱼类健康状态评估。

解析单位：陕西省西咸新区 解析时间：2023-09-23

赵西宁

西北农林科技大学科研院

教授

综合评价

传统生物监测主要靠人眼来识别生物的形态学特征以区分物种，效率低、质控难，极大地限制了生物监测及其在生态环境管理中的应用。自上个世纪中期开始，国际上主要通过监测在河湖中栖息的生物群落为生态环境的管理和治理提供重要准绳，基于传统生物监测的生物完整性指数（IBI）已成为指示生态健康状况最常用的指标之一。与西方国家相比，我国的流域水生态监测与健康评估体系尚不完善，建立先进的生物监测和生态健康评估体系已经成为迫切需求。目前，eDNA技术被广泛应用于生态和环境领域，包括生物多样性评估、入侵物种监测、濒危物种保护等，但如何利用eDNA来评估生态系统的健康状态研究较少。研究以分子生物学为基础的水生生物快速鉴定技术方法，克服传统水生生物监测中低频次和范围局限性的特点，实现高频次、多范围的水生物快速监测，对实现高效、规范化和质量可控的水生态功能区管理起到支撑的作用。

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