近日，中國科學院深圳先進技術研究院集成所光電工程技術中心李劍平正高級工程師團隊與自然資源部海島研究中心、第三海洋研究所團隊的合作研究成果，在生態信息學期刊Ecological Informatics上正式發表。該工作創新性地開發了適用于“藍眼淚”現象的BT-YOLO實時視頻監測算法，實現了對“藍眼淚”發生位置和區域的精準分割與量化分析。

本研究得到了自然資源部海島研究中心牽頭建設的福建省海島資源生態監測與保護利用重點實驗室開放課題的資助，為未來實現“藍眼淚”時空預報與等級評估奠定了關鍵技術基礎。

“追淚”熱潮下的管理難題

近年來，“追淚”已成為平潭等地春夏季節的特色旅游活動，大量游客慕名而來，期待一睹“藍眼淚”的奇幻景觀。然而，由于藻華發生具有突發性、移動性和空間不確定性，“追淚”活動面臨著巨大挑戰，即觀賞體驗難以保障，游客往往依靠社交媒體碎片化信息和運氣成分“碰運氣”，難以準確預測和定位爆發區域，經常乘興而來、敗興而歸，影響了旅游體驗和當地旅游業的口碑；安全隱患突出，大量游客夜間自發聚集在黑暗的海岸區域，缺乏統一的引導和管理，易發生擁擠、落水等安全事故；生態保護壓力增大，無序的旅游活動可能對脆弱的潮間帶生態系統造成破壞。

技術突破：從識別到量化的算法創新

本研究的核心創新在于開發了能夠在視頻中實現對“藍眼淚”發生區域進行像素級分割和定量化分析的BT-YOLO算法。與傳統僅能識別"有無"的方法不同，該算法可以精準定位，準確分割視頻中"藍眼淚"發生的具體區域輪廓；量化分析，對發光區域的面積、強度等參數進行定量計算；等級評估，為后續建立"藍眼淚"發生等級標準提供數據支撐。

這一技術突破為未來實現"藍眼淚"時空預報奠定了堅實基礎。研究的終極目標是建立一套能夠預測"藍眼淚"發生時間、位置、范圍和強度的預報系統，為政府部門的旅游安全管理提供科學依據。

研究亮點：年輕人擔綱的應用型研究

本研究的一個顯著特色是由年輕的研究生團隊主導完成，體現了深圳先進院注重培養青年學生解決實際問題能力的育人理念。中國科學院大學巴基斯坦籍研究生Naseeb Abbas作為第一作者，主導了核心算法的研發與實驗驗證；深圳先進院與香港理工大學聯合培養博士生鄭凱健負責課題的組織管理與協調。

合作創新：多機構協同攻克技術難題

自然資源部海島研究中心和第三海洋研究所團隊在本工作中提供了重要支撐。海島研究中心憑借其對平潭海域環境特征和"藍眼淚"發生規律的深入理解，為算法優化提供了關鍵的領域知識；第三海洋研究所顧海峰研究員在海洋生態監測方面的專業經驗，為技術路線的設計提供了重要指導。這種跨機構、多學科的合作模式，確保了技術方案既具有學術創新性，又具備實用性和可推廣性。

發展路徑：從技術儲備到業務化應用

本研究建立的算法基礎為后續研究工作提供了重要支撐。雖然最終的業務化預報系統還需要在沿海監測攝像機網絡部署完成后，基于實際監測數據進行進一步開發和驗證，但當前的工作已經解決了最核心的技術難題。

"這項工作好比我們已經準備好了精準的'秤'和'尺子'，"光電工程技術中心李劍平正高級工程師解釋說，"一旦未來平潭的監測相機網絡建成，我們就可以立即開始'稱重'和'測量'，快速推進預報系統的研發。現在的技術儲備讓后續工作能夠更加從容地開展。"

范式創新：可推廣的智能監測解決方案

這套技術框架具有很強的擴展性，不僅適用于"藍眼淚"監測，只需對算法進行適當調整，便有可能應用于赤潮監測、海上漂浮物識別等多種海洋環境監測場景，為智慧海洋管理提供通用的技術解決方案。

藍眼淚（圖片由平潭劉章宇先生提供）

團隊合影

原文鏈接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1574954126000014?via%3Dihub