挪威科技大学与荷兰瓦赫宁根大学研究团队近日发表研究成果，成功开发基于人工智能的三文鱼虱幼虫海水监测系统。针对挪威峡湾水产养殖业面临的寄生虫泛滥难题，传统人工显微识别不仅耗时费力且受限于样本量。研究团队通过定制视频显微镜，采集沿海真实海水样本数千立方米并人工繁育幼虫，累计获取逾12万张高清晰显微图像。为突破数据瓶颈，团队利用图像处理技术对目标进行旋转、缩放与合成，构建大规模增强数据集用于模型训练。 实测数据显示，该AI模型仅需30分钟即可完成单一复杂海水样本分析，识别准确率达97.5%，效率与精度均显著优于耗时30余小时、准确率仅82%的经验生物学家。该系统可直接对海水游离幼虫进行实时监测，有效替代传统依赖网箱内成虫数量间接推算的滞后模式。研究人员指出，高精度海水监测将大幅提升寄生虫扩散轨迹的追踪能力，为挪威三文鱼养殖红绿灯配额制度提供科学依据，有助于精准规划养殖密度与优化防控措施，在保障产业效益的同时切实降低对野生鲑鳟种群的生态威胁。