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全新AI算法实现“蓝泪”科学监测
监测“蓝眼泪”旅游业的最新进展涉及 BT-YOLO 算法，该算法能够精确分析藻华，增强安全和生态管理，同时支持可持续旅游实践。
来源:Scientific Inquirer近年来，“蓝眼泪”追逐已成为沿海地区流行的旅游活动，以见证壮观的自然现象。然而，藻华的发生和移动是不可预测的，影响了旅游体验质量，同时带来安全风险和生态压力。
在《生态信息学》上发表的一项研究中，中国科学院深圳先进技术研究院李建平教授领导的团队与自然资源部的合作者共同开发了一种创新的实时视频监控算法，名为BT-YOLO。
BT-YOLO算法实现了视频片段中发光区域的像素级分割，实现了光晕强度和分布的精确定位和定量分析。与仅检测“蓝泪”是否存在的传统方法不同，该算法为对水华严重程度进行分级提供了科学依据，并支持预测系统的开发。
“我们建立了精确的‘秤’和‘尺子’来测量‘蓝眼泪’。一旦部署了沿海监控摄像网络，该算法将使我们能够进行快速量化，并向业务预报系统靠拢。”李教授解释道。该算法还适用于监测其他海洋现象，如赤潮和海洋垃圾，为智能海岸管理提供解决方案。
该研究为预测“蓝眼泪”的时间、地点、规模和强度奠定了基础。使用沿海摄像机网络的数据进行进一步验证将使预测系统更接近现实，这有助于平衡生态保护和可持续旅游业。