En 2009, Fast digital lanzó el "sistema de detección e identificación inteligente de plancton basado en imágenes" de * para atender la importancia que el Estado concede a la causa del monitoreo ambiental y proporcionar medios efectivos para el monitoreo e investigación de algas en instituciones de monitoreo ambiental e institutos de investigación científica.
En el proceso de identificación de algas, generalmente se basa en la morfología específica de las algas. debido a que las características morfológicas de las algas son más complejas, las formas mostradas desde diferentes períodos y ángulos son diferentes, lo que trae muchos problemas a la identificación de las especies de algas. En el sistema de algas originales, el sistema de identificación basado en la búsqueda morfológica de Fast number * y la base de datos de expertos en algas para la búsqueda e identificación pueden reducir efectivamente el alcance de las especies de algas y reducir la carga de trabajo.
En la nueva generación de sistemas de conteo de algas lanzados en 14 años, se agregaron dos nuevas tecnologías básicas de "número rápido": búsqueda inteligente de alta precisión de similitud biológica, conteo de clasificación inteligente caótico, identificación rápida asistida por algas y conteo automático de División de diferentes algas. La búsqueda inteligente de alta precisión de similitud biológica es la tecnología central de la identificación inteligente de algas de nueva generación de Fast digital. a través de la combinación efectiva de "similitud morfológica" y "similitud biológica", se extraen e integran con precisión las características biológicas de las especies de algas, lo que mejora en gran medida la precisión de la búsqueda de algas y hace posible la identificación rápida de algas.

Principio:

1) extracción de características de color: extracción de características de color de células de algas de acuerdo con el histograma de color.

2) extracción de características de textura: extracción de características de textura de células de algas basadas en las características de invariancia de rotación del filtro gabor.

3) búsqueda inteligente: fusión de dos características en vectores característicos, entrenamiento con clasificadores de máquinas vectoriales de soporte para realizar la búsqueda clasificada e identificativa de imágenes de células de algas.

Ejemplo:

Conteo de clasificación automática de algas mixtas: el conteo de clasificación inteligente caótico es un gran avance técnico en la investigación del conteo de clasificación automática de algas, y inicialmente se ha logrado el conteo de clasificación automática de múltiples tipos de células de algas con grandes diferencias de morfología y color.

Principio:

1) algoritmo genético caótico: utilizando la aleatoriedad, la Ergodicidad y la sensibilidad de los valores iniciales del Movimiento caótico, se introduce el estado caótico en las variables de optimización, y el rango ergódico del Movimiento caótico se amplía al rango de valores de las variables de optimización, logrando así la segmentación de imágenes de todas las algas en el cuerpo de agua.

2) algoritmo de clúster de media c difusa: determina el grado en que los datos de la muestra de cada especie de algas pertenecen a un determinado clúster, y clasifica las algas con un grado de membresía similar en un clúster.

Ejemplo: