近日，中國水產科學研究院淡水漁業(yè)研究中心漁業(yè)經濟和信息研究室、國家數字漁業(yè)淡水養(yǎng)殖專業(yè)創(chuàng)新分中心團隊在中華絨螯蟹實時輕量化形態(tài)溯源研究上取得新進展。

 

　　中華絨螯蟹（河蟹）養(yǎng)殖過程中存在產地假冒（如“洗澡蟹”）問題，傳統(tǒng)溯源方法（形態(tài)學檢測、生化指標分析）效率低、對經驗強依賴且精準追溯成本高。本研究提出基于深度學習的二階段溯源框架，實現高效實時產地鑒定。通過采集江蘇省中華絨螯蟹5大主要產地（陽澄湖、太湖、固城湖、洪澤湖、興化等）原始成蟹圖像經過數據增強構建數據集；設計融合目標檢測（MC-RTLNet）和產地分類（IGINC模型）二階段框架，構建集成全維度動態(tài)卷積（ODConv）、輕量化特征融合模塊（SlimNeck）、LSCD檢測頭等三大模塊的YOLOv10n增強算法精準定位圖像中的蟹體目標區(qū)域，在GoogleNet的Inception模塊基礎上優(yōu)化集成非對稱卷積塊（AC.B模塊）和SE注意力機制實現中華絨螯蟹產地識別。算法模型能夠實現309FPS實時檢測，參數量僅為VGG16的17.4%、AlexNet的40%，訓練/推理速度遠超傳統(tǒng)模型且無需專業(yè)設備或人工鑒定，為水產品質量監(jiān)管提供自動化技術支持的同時也為打擊產地假冒行為、提升地方品牌力提供有效技術支持。

 

　　本研究得到了國家重點研發(fā)計劃（2022YFF0600007）、水科院科技創(chuàng)新團隊（2023TD65）、所基本科研業(yè)務費（ 2021JBFM11）和2024年漁業(yè)生態(tài)與資源監(jiān)測服務采購項目的資助。相關成果論文“Real-Time Lightweight Morphological Detection for Chinese Mitten Crab Origin Tracing”發(fā)表于期刊《applied sciences》上，漁業(yè)經濟和信息研究室馬曉飛為第一作者，段金榮副研究員為通訊作者。