近年来全球水体藻华爆发频次持续上升，藻毒素、异味物质严重威胁饮用水水源安全；同时微藻工业化养殖行业快速扩张，养殖池藻密度、活性、藻种的常态化监测需求激增。传统显微镜人工镜检作为行业“金标准”，存在耗时长、人力成本高、结果高度依赖检验人员经验，易产生漏检、误判等痛点。本文系统梳理基于计算机视觉的水中微藻图像识别全套技术体系，完整拆解样品前处理、图像增强、细胞分割、特征提取、机器学习与深度学习分类全流程技术路线，对比各类算法的适用场景、识别精度与算力成本。现阶段各类AI识别模型对常见微藻识别准确率普遍突破90，但野外团聚藻识别、跨设备模型迁移、标准化数据集建设仍存在短板。该套自动化检测技术可同步服务水环境监管与微藻工业化养殖两大领域，为微藻产业数字化监测提供低成本、高效率解决方案。…
AI图像识别微藻检测技术
