概述

浮游水藻图像数据采集与标注，采集提供的5类浮游水藻样本的全玻片彩色样本图像；整理成训练适用的patch图像。

需求详情

一直以来，浮游生物监测依赖人工网采和光学显微镜检分析，不仅费时费力，而且面临鉴定人员人才匮乏的窘境，传统方法不能满足准确、及时、连续、和可持续地浮游生物监测需求。需要研发了一种水下暗场彩色成像系统，以提升对海洋浮游生物长期、连续、高频、原位监测的能力，弥补现有观测技术的不足。要求：采集提供的5类浮游水藻样本的全玻片彩色样本图像；整理成训练适用的patch图像。对部分图像进行标注；建立5类浮游水藻的数据集；训练浮游水藻人工智能分类网络模型。