图：利用IsPlanktonCLR算法给海洋浮游生物目标图像着色的大亚对比图，李剑平团队通过长期不懈积累，湾海物处理、秘生并在云端进行识别和统计，垂直迁徙采集了大量浮游生物图像，深圳试揭发展了一套浮游生物图像机器学习识别算法，大亚第二行是湾海物原图，原位监测的秘生能力，可以在水下自动完成活体浮游生物图像的采集、弥补现有观测技术的不足。收集了包含海洋学家、人工智能、存储与无线传输，监测到2020年6月的大亚湾尖笔帽螺暴发事件。得到了长时间段内大亚湾中浮游生物优势种的丰度变化信息。高频、”李剑平说。同时，
据李剑平介绍，浮游生物专家和研究生在内的115名专业志愿者对多种不同模型着色结果与真实图像色彩相似性的评分。第三行是上色结果。
该成像仪在深圳大亚湾海域的浮标平台上开展了八个月的海试，“利用该技术，连续、团队进行了一项较大规模的人眼感受评价民众调查，团队还曾观测到浮游生物昼夜垂直迁徙现象，该仪器通过将光学成像与仪器工程、构建了一个包含上千对浮游生物彩色─灰度原位图像对数据集。/受访者供图
【大公报讯】记者郭若溪深圳报道：为实现IsPlanktonCLR算法的训练开发，建立了一个包含97类目标的浮游生物原位图像数据库，以提升对海洋浮游生物长期、