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标签：野生动物保护×
6月16日
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6月8日
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08:39IT之家（博客/媒体）
精选
麦考瑞大学研究团队开发了一款基于神经网络的 AI 算法，用于识别机场 CT 扫描影像中的鱼翅、海马、海参等常见走私海洋生物样本，整体识别准确率达 92%。该算法利用机场现有的 X 射线 CT 设备，通过训练识别三维影像中的走私物品，可自动标记可疑行李供人工核查。研究模拟了真实走私场景，包括用锡纸、衣物包裹或藏在玩具内，测试结果显示鱼翅识别准确率 95%，海马 96%，海参 86%。虽然误报率为 13%，但该技术有望成为打击海洋野生动物走私的有力工具，不过仍需人工复核，且受限于 CT 设备的高昂成本。
AI产品AI 算法海洋走私CT 扫描野生动物保护神经网络
推荐理由：海洋走私每年交易额达数十亿美元，AI 检测能大幅提升查获率，做海关安检或生态保护的团队值得关注这套方案。
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