多亏了人工智能，现在监测海洋污染跟“百度一下”一样简单
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根据发表在《环境污染》 ( Environmental Pollution ) 杂志上的一项研究，巴塞罗那大学的研究团队成功开发了一种基于深度学习技术设计的算法的开放访问网络应用程序—— MARLIT，检测和量化海洋中的漂浮塑料的可靠性超过 80%。
为了监测海洋漂浮的塑料污染物，研究团队设计了一种新的算法，通过应用深度学习技术，通过航拍照片自动量化海洋中的漂浮塑料。深度学习技术是一种自动学习方法，人工神经网络能够学习并将学习提升到更高水平。
这种方法是通过人工智能技术对加泰罗尼亚地中海海岸的 3800 多幅航空图像进行分析的结果，它将使研究人员能够在评估全球海洋中塑料污染物的存在、密度和分布方面取得进展。
MARLIT 支持对图像进行单独分析，并根据用户指南将图像分成几个部分，识别每个特定区域中是否存在漂浮垃圾，并使用图像元数据 ( 高度、分辨率 ) 估计它们的密度。未来，预计该应用将适用于远程传感器 ( 如无人机 ) 以自动化遥感等方面。
编译 / 前瞻经济学人 APP 资讯组
原文链接：
https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0269749121000683?via=ihub
