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根據最新統計數據，全球水產養殖業規模估計高達 2,820 億美元，近年來水產產量達 1.226 億噸。在魚蝦養殖生態系中，持續監測養殖蝦的平均體重，和體型分佈，對於優化養殖和捕撈策略非常重要。

機器學習和電腦視覺技術的結合，能夠檢測飼料槽中蝦子的分佈和生長。本報導將重點放在電腦視覺人工智慧，及其如何變革水產養殖流程。電腦視覺技術透過即時監測，和早期發現問題，為魚蝦養殖業帶來了許多好處。人工智慧影像監控攝影機，配備了多種工具，能夠最大限度地提高營運效率，並增強水產養殖管理的安全合規性。

電腦視覺人工智慧的關鍵特徵

電腦視覺人工智慧具有多種功能，使其成為即時監測水生動物的最佳選擇。

生物量估算

人工智慧驅動的攝影機監控，可以輕鬆估算水生生物的總生物量，有效監測整個生物量，從而實現保護。

魚類計數能力

此影像分析軟體由人工智慧驅動，有助於定期檢查水生環境中，魚類總數的統計數據。

行為分析

此人工智慧系統輔助進行詳細的行為分析，主要集中於攝食模式和游泳模式。透過即時監測，它可以對水生生物的行為進行細緻的分析。

疾病分析

此人工智慧系統能夠有效分析魚類疾病，主要關注魚皮顏色差異，和檢測魚皮上的異常腫脹。

個人防護裝備檢測

這款由人工智慧驅動的個人防護裝備偵測系統，利用深度學習演算法，自動偵測，並發送有關安全裝備違規行為的通知，以透過高效的安全規則，來保障員工安全。

員工出勤監控

AI 影像分析軟體可對員工進行即時監控。它利用先進的 AI 演算法，透過即時影像分析追蹤員工出勤情況，並能準確偵測設施內的出入情況。

火災和煙霧偵測

人工智慧的電腦視覺技術，能夠有效地擷取和分析來自監視攝影機的影像數據，快速偵測即時影像中的火災和煙霧，並立即發出警報以便迅速回應。

限制區域入侵偵測

透過即時監控，視覺人工智慧可以辨識，任何未經授權進入限制區域的行為，或高風險區域內的任何入侵行為。一旦發生入侵，系統會立即向保全人員發送警報通知。

周界檢測

透過應用電腦視覺演算法技術，水產養殖設施可以偵測和監控，任何未經授權的闖入行為，從而提升敏感區域的安全保障。

車輛偵測

它具備自動車牌辨識功能，利用 OCR 技術辨識車輛的車牌，並在車輛駛入製造工作單元場所時即時顯示警報。

電腦視覺人工智慧在水產養殖上有哪些優點？

人工智慧涵蓋機器學習和電腦視覺等眾多技術，能夠徹底改變水產養殖的各個層面。從魚類健康自動化監測、疾病早期檢測，到透過數據分析提高效率，人工智慧在水產養殖領域有著廣泛的應用。將人工智慧融入水產養殖將帶來數不勝數的益處。

監測魚類健康狀況

人工智慧技術，能夠即時監測魚類的健康狀況和行為，辨識壓力和疾病的早期跡象。視覺人工智慧系統可以分析水生生物多樣性的圖像和影像，檢測行為、顏色和運動方面的異常情況。機器學習演算法，能夠預測疾病爆發。人工智慧模型，會分析水質參數和歷史健康數據。

農場營運自動化

從降低勞動成本到提高效率，人工智慧驅動的機器人和無人機，可以在水產養殖環境中執行各種任務。水下無人機配備攝影機和感測器，能夠有效檢查魚籠、漁網和基礎設施的損壞情況。

生產力提高

將人工智慧影像分析技術，應用於水產養殖可帶來許多益處。更完善的水質管理、以人工智慧為基礎的飼料優化，和健康監測能夠提高魚類的存活率和生長速度，進而提升整體生產力和獲利能力。

降低成本

人工智慧技術透過降低疾病爆發率，和自動化繁重的人工操作，有助於降低營運成本，使水產養殖更具經濟效益。隨著時間的推移，它還能減少抗生素的需求，從而實現更永續的水產養殖模式。

數據驅動的決策

人工智慧技術透過收集和分析影像數據，根據即時數據分析結果，提供可操作的洞察，幫助農民做出明智的決策，並不斷改進養殖方式。

水質改善

人工智慧系統可以持續監測水質參數，例如 pH 值、溫度和氧氣含量，以檢查魚類健康狀況。這些數據可以由機器學習演算法進行分析，從而檢測模式並預測潛在問題。

人工智慧在水產養殖領域面臨哪些挑戰？

作為全球新興技術之一，它具有極其重要的意義，但要充分發揮其優勢，還必須解決一些挑戰。

費用及便利性

對於小型工業企業而言，人工智慧技術的初始投資可能很高。為了更廣泛地應用這些技術，降低成本、提高易用性非常重要。

數據整合

來自攝影機、感測器和其他監控系統等不同來源的資料整合，過程可能非常複雜。為了確保不同技術之間的相容性，從而成功整合人工智慧，這些資料格式可以進行標準化。

運算能力

隨著人工智慧演算法複雜性的增加，對 TPU 和 GPU 等高效能運算設備的需求也隨之成長。開發高效能硬體需要消耗更多能源，成本也隨之上升。因此，這對規模較小的組織來說是一個挑戰。分散式計算，可以用來克服運算能力的限制。

人工智慧的法律問題

嚴格的監控和監管系統，對於最大限度減少法律問題非常重要。有時，基於人工智慧的系統可能會導致特定操作故障。此時，責任追究問題就顯得格外重要。為了解決這些問題，公司應制訂明確的政策，在創新與責任之間取得平衡，並保護利害關係人的權益。

結論

為了獲得更全面的視角，人工智慧正透過提供先進的工具，來監測魚類健康狀況、優化飼餵方式，並提高整體生產效率，從而迅速改變水產養殖業。它為更永續的水產養殖實踐鋪平了道路。人工智慧可以積極應用於監測和管理魚類的健康和生長。Visionfacts AI 的人工智慧影像分析軟體，目的在利用電腦視覺技術應用於魚蝦養殖場。