视觉 AI 正在改变我们研究环节蠕虫的方式

环节蠕虫是属于环节动物门（Annelida）的生物，环节动物门是一类软体无脊椎动物，包括蚯蚓、水蛭和多毛纲动物等著名物种。

它们被称为环节蠕虫，因为它们的身体由重复的部分组成，这一特征使它们有别于许多其他群体。

环节蠕虫的一个常见例子是蚯蚓，通常在降雨后的土壤中看到，但许多物种也生活在淡水和海洋栖息地中。这些蠕虫在维持自然生态系统的平衡方面发挥着关键作用。

例如，蚯蚓可以改善土壤肥力，使植物能够更有效地生长。与此同时，水蛭已经在医学上使用了几个世纪，并且一些物种仍在研究其帮助改善环境的能力。  

此外，研究环节动物有助于科学家了解生态系统并跟踪环境变化。它们的存在与否可以表明土壤、河流或沿海地区的健康状况。

然而，手动观察蠕虫既耗时又困难。因此，科学家们开始采用像计算机视觉这样的技术。计算机视觉是人工智能的一个分支，它使机器能够分析和解释图像，从而更有效地检测和研究分段蠕虫。

在本文中，我们将仔细研究环节动物、它们的特征，以及像 Ultralytics YOLO11 这样的计算机视觉模型如何在分析它们时提供帮助。让我们开始吧！ 

环节动物门概述

在探索计算机视觉在该研究领域中的作用之前，让我们仔细看看是什么让环节蠕虫如此独特，以及它们如何帮助维持自然平衡。通过了解它们的作用，我们可以明白为什么研究这些生物对生态系统健康如此重要。让我们从这些生物的分类方式开始。

环节蠕虫属于一个叫做环节动物的大类群，科学家将其分为三个主要纲。第一类是寡毛纲，其中包括蚯蚓。它们生活在土壤中，挖掘洞穴，并帮助循环养分。它们不断的运动可以改善土壤健康，使植物更容易生长。

第二类是蛭纲，包括水蛭。大多数水蛭生活在淡水栖息地。有些是无害的食腐动物，而另一些是吸血的，例如医用蛭，这是一种在医学上使用了数百年的物种。

第三组是多毛纲，也称为多毛类蠕虫、羽毛管蠕虫、刚毛虫或管栖蠕虫。它们在海洋环境中很常见，有些在沙子和岩石中建造保护管，而另一些则在水中自由游动。

如今，分类学通常将蚯蚓和水蛭归为Clitellata，而将其他物种归为Polychaeta，尽管传统的三纲系统仍在教育中广泛使用。

​

仔细观察环节蠕虫的解剖结构 

接下来，让我们了解一下环节蠕虫的结构，看看它们的身体是如何构建的，以及每个部分如何帮助它们生存和移动。

环节动物的身体由重复的单元组成，这些单元称为节段，因此它们通常被描述为具有分节的身体。科学家们也使用术语“metameric”来描述这种结构。

​

每个身体节段可能包含肌肉、神经和内脏器官的一部分，这有助于蠕虫灵活地移动和控制。许多物种都有被称为刚毛或毛状体的细小刚毛。在多毛纲动物中，这些刚毛附着在疣足上，疣足是用于爬行、游泳或呼吸的成对附器。

其他关键结构包括塑造和支撑蠕虫的体壁，以及提供保护的薄外表皮。前端是口前叶，这是一个头部状的区域，通常带有感觉器官。 

在内部，一个充满液体的腔体（称为体腔）可以缓冲器官并帮助运动。细长的身体肌肉被薄壁（称为隔膜）隔开，从而使蠕虫具有强度和柔韧性。此外，沿着下侧延伸的是腹神经索，这是一条主要的通信通路，使蠕虫能够感知并快速响应周围环境。

环节动物如何生活和运动

现在我们对环节蠕虫的各个部分有了更好的了解，接下来让我们看看这些特征如何协同工作，帮助它们移动和生存。

环节动物的运动方式因其所属类别和环境而异。蚯蚓的运动由其肌肉和充满液体的体腔提供动力。通过收缩和放松纵向肌肉，它们产生压力，使其能够伸展、收缩并在土壤中挖掘洞穴。

​

在海洋中，多毛纲动物借助疣足和微小的刚毛游泳或爬行，这使它们在运动中更具灵活性。环节动物的消化系统有两个开口，从带有肌肉咽部的嘴开始。食物继续通过消化道，在那里营养物质被吸收，然后废物离开身体。

环节动物也具有闭合式循环系统，血液在血管中流动。与许多其他无脊椎动物的开放式循环相比，该系统效率更高。神经系统简单但有效，包括神经细胞簇（称为神经节）和贯穿身体的腹神经索。

环节动物在生态系统中的作用 

环节动物的设计方式以及它们的运动方式是其在环境中发挥作用的关键部分。现在，让我们来探讨它们为何如此重要，以及为什么研究人员正在转向尖端技术来更好地了解这些生物。

环节动物在维持生态系统平衡方面发挥着重要作用。蚯蚓通过在土壤中穿行和分解有机物来提高土壤肥力。当它们进食和挖掘隧道时，它们将养分混合到土壤中，这有助于植物生长。因此，科学家经常使用蚯蚓作为生物指标来测量土壤健康状况。

​

在水中，许多环节动物充当滤食动物。它们处理周围环境中的颗粒，并帮助保持淡水和海洋环境的清洁。另一些则作为鱼类和大型动物的食物，使它们成为水生食物链中的重要环节。

虽然环节动物通常发挥有益的作用，但某些海洋物种会导致生物污损，即生物在船舶或管道上的积聚，从而给工业带来昂贵的问题。

另一方面，水蛭因其医学重要性而脱颖而出。某些物种，例如 Hirudo medicinalis，以血液为食，并且几个世纪以来一直用于改善血液循环的治疗方法。

与环节动物相关的研究突出了它们与其他动物类群（如节肢动物和脊椎动物）的相似之处，使科学家能够更好地了解动物门和进化史。

观察和分析分段蠕虫的挑战

观察和分析自然栖息地中的分节蠕虫可能具有挑战性。分节蠕虫的外观和移动方式使得它们难以用肉眼追踪。 

然而，视觉 AI 可以使这项任务变得更容易。计算机视觉分析和解释图像，使研究人员能够更一致且大规模地检测分段蠕虫。

以下是计算机视觉可以解决的一些具体挑战：

• 在土壤和水中伪装：许多环节动物融入周围环境。在土壤或海洋基质上，它们的颜色和纹理使它们难以被发现。
  
  
• 姿势各异: 根据蠕虫的活动，它们可能会伸长、盘绕或部分隐藏，这对一致的识别造成了挑战。
  
  
• 成群计数： 当许多蠕虫聚集在一起时，研究人员很难用肉眼准确地 检测 和计数个体。
  
  
• 尺寸小和特征细微：蠕虫通常具有细小的刚毛或身体标记，在野外调查中很难注意到。

使用计算机视觉研究分段蠕虫

传统上，对田间或实验室中分割的蠕虫的研究依赖于仔细的观察和手动计数。但是，姿势的细微变化、杂乱的背景以及许多物种的微小尺寸使得准确识别变得困难，即使对于经验丰富的研究人员也是如此。

计算机视觉提供了一种更具可扩展性和可靠性的方法。通过自动分析图像，它可以用于检测蠕虫、按组对其进行分类，甚至可以跟踪它们随时间的运动。这减少了人工工作量，同时提高了准确性和可重复性。

此类 视觉 AI 解决方案 的核心是像 YOLO11 这样的模型，它们支持各种任务，如对象检测和实例分割。YOLO11 可以在来自土壤、实验室培养皿或水下摄像头的蠕虫图像的专门数据集上进行自定义训练。训练完成后，该模型可以识别不同蠕虫的独特形状和纹理，从而使检测在各种环境中更加准确和一致。

视觉 AI 实践：检测蚯蚓茧

计算机视觉已被用于加速和简化分段蠕虫的研究。一个有趣的例子来自蚯蚓堆肥，蚯蚓将有机废物回收成营养丰富的肥料。 

蚯蚓茧是关键，因为它们会产生下一代蚯蚓，但用手将它们与堆肥分离既缓慢又困难。2022 年，土耳其的研究人员开发了一种基于视觉 AI 的系统，用于实时检测和分类蚯蚓茧。该系统经过数千张图像的训练，可以识别隐藏在堆肥中的微小圆形茧。

然后，它被连接到一条带有空气喷射装置的传送带，可以自动将茧与堆肥分离。通过自动化茧检测，该系统节省了时间和劳力，降低了成本，并使蚯蚓堆肥的生产更加高效和可持续。

超越蠕虫：视觉人工智能在生物学中更广泛的应用

您可能想知道，如果计算机视觉可以用来研究蠕虫，那么它还能做什么？除了蠕虫之外，视觉 AI 在生物学中也有广泛的应用。 

像 YOLO11 这样的模型正被用于监测昆虫、跟踪河流和海洋中的鱼类，甚至通过图像分析研究土壤健康。这些进步为研究人员提供了更快、更可靠的方式来研究动物和生态系统，从而支持更大规模的保护和环境监测。

主要要点

环节蠕虫是环节动物门的一部分，其中包括蚯蚓、水蛭和多毛纲动物等常见物种。它们是生态系统的重要组成部分，因为它们可以改善土壤肥力、支持水生食物链并为医学做出贡献。

研究土壤或水中的环节动物可能具有挑战性。借助 Ultralytics YOLO11 等计算机视觉模型，研究人员可以更准确地检测这些生物，并大规模地研究它们。

想了解更多信息吗？请浏览我们的 社区 和 GitHub 仓库，与人工智能领域的其他人建立联系。深入了解我们关于 人工智能在零售业 和 计算机视觉在农业中的应用 的解决方案页面，并查看我们的 许可选项，立即开始使用视觉人工智能。