浮游生物自動鑒定計數(shù)系統(tǒng)是一種能夠自動識別和計數(shù)海洋中浮游生物的技術。該系統(tǒng)利用圖像處理和機器學習等相關技術，將數(shù)字化的海洋樣本圖像轉換為有用的數(shù)據(jù)信息，從而實現(xiàn)對浮游生物的快速識別和計數(shù)。
浮游生物自動鑒定計數(shù)系統(tǒng)主要由以下幾個部分組成：
1.圖像采集設備：包括高清數(shù)碼相機、顯微鏡、CCD攝像機等；
2.數(shù)據(jù)存儲設備：用于存儲采集到的海洋樣本圖像和相應的標注信息；
3.圖像預處理模塊：對采集到的海洋樣本圖像進行去噪、增強、分割等預處理操作，以提高后續(xù)處理的效果；
4.特征提取與選擇模塊：通過針對不同種類浮游生物的特征提取方法，選擇具有代表性的特征，以便后續(xù)的分類器訓練；
5.分類器訓練模塊：利用機器學習算法對提取出的特征進行訓練，建立起分類器模型，用于將不同種類的浮游生物進行分類；
6.浮游生物自動鑒定計數(shù)模塊：通過對采集到的海洋樣本圖像進行預處理、特征提取和分類器識別，實現(xiàn)對浮游生物的自動鑒定和計數(shù)。
浮游生物自動鑒定計數(shù)系統(tǒng)的工作原理：
1.圖像采集與存儲：系統(tǒng)首先通過高清數(shù)碼相機或顯微鏡等設備采集海洋樣本圖像，并將其保存在數(shù)據(jù)存儲設備中；
2.圖像預處理：系統(tǒng)對采集到的海洋樣本圖像進行去噪、增強、分割等預處理操作，以提高后續(xù)處理的效果；
3.特征提取和選擇：將經(jīng)過預處理的圖像輸入到特征提取模塊中，利用針對不同種類浮游生物的特征提取方法，選擇具有代表性的特征；
4.分類器訓練：利用機器學習算法對提取出的特征進行訓練，建立起分類器模型，用于將不同種類的浮游生物進行分類；
5.浮游生物自動鑒定計數(shù)：將采集到的海洋樣本圖像輸入到預處理模塊和特征提取模塊中，獲得特征向量，并通過分類器模型將其歸入不同的浮游生物類別中。最終實現(xiàn)對浮游生物的自動鑒定和計數(shù)。
