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突破性研究：高光谱成像与边缘AI实现昆虫物种精确识别

来源：花匠小妙招时间：2025-05-21 06:53

昆虫物种的分类在生物多样性研究中占据了至关重要的地位。传统方法多依赖生态学家的主观经验或者大型生化分析设备，这使得准确性与实时性的平衡变得困难。最近，随着技术的进步，尤其是在人工智能（AI）和计算机视觉领域，昆虫物种的分类方法有了新的突破。结合高光谱成像技术与轻量级边缘计算的AI算法，研究者们正在开发能够快速、准确辨别外观相似昆虫物种的新方法。探索这一领域的研究，标志着科学界在昆虫识别技术上的一次重大发展。

同济大学与华东师范大学的科研团队最近发表在《Royal Society Open Science》期刊上的一篇论文，题为“基于高光谱成像与轻量化边缘AI的相似昆虫物种快速鉴别”。这项研究专注于使用可见光-近红外高光谱相机与神经网络芯片（NPU）上的深度学习模型，成功区分了六种高度相似的青凤蝶属蝴蝶，包括青凤蝶（Graphium Sarpedon）、蓝带青凤蝶（Graphium Milon）等。专家们发现，该方法在识别精度上有显著提升，尤其是在处理外观极为相似的昆虫物种时，准确率达到了92.36%。

高光谱成像技术的优势在于它能够同时捕获目标的几何形态与光谱信息，广泛应用于科学研究与工业生产。与传统的计算机视觉方法相比，该技术在面对颜色和形状极为接近的昆虫时，表现出了更高的识别能力。研究团队通过精心设计的实验，记录了不同翅膀区域的光谱差异，这为物种辨别提供了关键的数据支持。将光谱特征作为鉴别依据，是这项研究的重要创新，帮助降低了算法的复杂性，同时提升了识别的效率与准确性。

在实验中，研究人员使用了140个样本，这些样本具有高度相似的外观特征，系统以三部分组成来采集数据，即可见光-近红外高光谱相机、照明系统和数据采集软件。通过精确控制光照与背景条件，研究者们获得了清晰的光谱图像。这种图像提供了丰富的光谱信息，允许他们分析具体光谱区域，最终成功地实现了高准确度的类群鉴别。这一过程不仅展示了技术的潜能，也为昆虫物种的快速分类提供了有效工具，未来野外应用的开发更加指日可待。

为了将模型轻量化，研究人员采取了减小高光谱图像中空间与光谱维度的冗余的方法。通过关注特定物种的感兴趣区域（ROI）与波段（BOI），研究团队简化了数据，从而提高了处理速度和效率。轻量化后的模型在RK3588芯片上的推理速度小于1毫秒，从而实现了实时性与准确性的良好平衡。这一成果不仅为昆虫物种的鉴别开辟了新思路，也为后续便携式设备的研发奠定了坚实的基础。

该研究得到了国家自然科学基金与上海市科技重大专项的支持，标志着在生物多样性研究中 AI 技术应用的新阶段。在未来，这项技术可能会扩展到更广泛的物种辨别领域，甚至可以在更复杂的野外环境中实现物种监测。随着技术的不断进步，我们期待随着低成本便携设备的发展，这种基于高光谱成像的分类方法能够在生态学、农学及保育领域发挥更大的作用。最终，结合AI与光谱技术的这一创新，有望贡献于保护生物多样性、维护生态平衡的长期目标。

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