视觉 AI 正在改变我们研究环节动物的方式

环节动物属于环节动物门，是一类身体柔软的无脊椎动物，其中包括蚯蚓、水蛭和多毛类动物等广为人知的物种。

它们之所以被称为环节动物，是因为身体由重复的节段组成，这一特征使它们区别于许多其他动物类群。

蚯蚓是环节动物的常见代表，经常能在降雨后的土壤中看到，但许多物种也生活在淡水和海洋环境中。这些蠕虫在维持自然生态系统的平衡方面发挥着至关重要的作用。

例如，蚯蚓能提高土壤肥力，使植物更有效地生长。同时，水蛭已用于医学数百年，一些物种至今仍因其能够帮助改善环境的能力而受到研究。

此外，研究环节动物有助于科学家了解生态系统并追踪环境变化。它们的存在或缺失可以反映土壤、河流或沿海地区的健康状况。

然而，人工观察蠕虫可能耗时且困难。因此，科学家开始采用计算机视觉等技术。计算机视觉是人工智能的一个分支，能够让机器分析和解读图像，从而更高效地检测和研究环节动物。

本文将深入了解环节动物及其特征，以及像Ultralytics YOLO11这样的计算机视觉模型如何帮助分析它们。让我们开始吧！

环节动物门概览#

在探索计算机视觉在这一研究领域中的作用之前，让我们先深入了解环节动物的独特之处，以及它们如何帮助维持自然平衡。了解它们所发挥的作用后，我们就能明白为什么研究这些生物对生态系统健康如此重要。先从这些生物的分类方式开始。

环节动物属于一个名为环节动物类群的大类群，科学家将其分为三个主要纲。第一类是寡毛纲（Oligochaeta），其中包括蚯蚓。它们生活在土壤中，挖掘洞穴，并帮助循环利用养分。它们持续不断的活动能够改善土壤健康，让植物更容易生长。

第二类是蛭纲（Hirudinea），其中包括水蛭。大多数水蛭生活在淡水环境中。有些是无害的食腐动物，而另一些会吸食血液，例如药用水蛭（Hirudo medicinalis）。这种水蛭已用于医学数百年。

第三类是多毛纲（Polychaeta），也称为多毛类蠕虫、羽毛管虫、刚毛虫或管虫。它们常见于海洋环境中，其中一些会在沙地和岩石中建造保护性管道，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入带丝蚓纲（Clitellata），并将其他动物归入多毛纲（Polychaeta），但传统的三纲分类体系在教育领域仍得到广泛使用。

图 1. 环节动物示例：(a) 蚯蚓，(b) 水蛭，(c) 羽毛管虫。（来源）

深入了解环节动物的解剖结构#

接下来，让我们了解环节动物的解剖结构，看看它们的身体是如何构成的，以及各个部分如何帮助它们生存和移动。

环节动物的身体由称为体节的重复单元组成，因此它们通常被描述为具有分节的身体。科学家还使用“后生体节”一词来描述这种结构。

图 2. 蚯蚓的主要身体部位。（来源）

每个身体节段都可能包含肌肉、神经和部分内部器官，帮助蠕虫灵活且受控地移动。许多物种都有被称为刚毛或体毛的细小刚毛。在多毛类动物中，这些刚毛附着在疣足上。疣足是成对的附肢，用于爬行、游泳或呼吸。

其他重要结构包括塑造并支撑蠕虫身体的体壁，以及起保护作用的薄外层角质层。前端是口前叶，这是一个类似头部的区域，通常带有感觉器官。

体内充满液体的腔体称为真体腔，能够缓冲器官并帮助运动。长条状的身体肌肉由称为隔膜的薄壁分隔，使蠕虫兼具力量和柔韧性。此外，腹面沿身体延伸着腹神经索，这是一条主要的通信通路，使蠕虫能够感知周围环境并快速做出反应。

环节动物的生活与运动方式#

现在我们已经大致了解环节动物的身体部位，接下来看看这些特征如何协同作用，帮助它们移动和生存。

环节动物的运动方式因其类群和环境而异。蚯蚓的运动由肌肉和充满液体的真体腔驱动。通过收缩和放松纵肌，它们产生压力，使身体能够伸展、收缩并在土壤中挖掘洞穴。

图 3. 环节动物在土壤中的运动方式。（来源）

在海洋中，多毛类动物借助疣足和细小刚毛游泳或爬行，这些结构让它们的运动更加灵活。环节动物的消化系统有两个开口，起始于带有肌肉的咽部和口部。食物随后经过消化道，营养物质在其中被吸收，之后废物排出体外。

环节动物还具有闭管式循环系统，血液在血管中流动。这一系统比许多其他无脊椎动物所具有的开放式循环更高效。它们的神经系统简单但有效，包括称为神经节的神经细胞簇，以及一条贯穿全身的腹神经索。

环节动物在生态系统中的作用#

环节动物的自然形态以及它们的运动方式，是其环境作用的重要组成部分。现在，让我们探讨它们为何如此重要，以及研究人员为何开始借助尖端技术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。蚯蚓通过在土壤中挖掘洞穴和分解有机物来提高土壤肥力。它们在取食和挖掘通道时，会将养分混入土壤，帮助植物生长。因此，科学家经常将蚯蚓用作生物指示物来衡量土壤健康状况。

图 4. 环节动物改善土壤和植物健康的方式。（来源）

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物，帮助保持淡水和海洋环境清洁。另一些则是鱼类和大型动物的食物，成为水生食物链中的重要环节。

尽管环节动物通常发挥着有益作用，但某些海洋物种可能造成生物污损，即生物体在船舶或管道上积聚，从而给工业带来高昂的问题。

另一方面，水蛭因其医学价值而引人注目。某些物种（例如药用水蛭（Hirudo medicinalis））以血液为食，数百年来一直用于改善血液循环的治疗。

与环节动物相关的研究突出了它们与节肢动物和脊椎动物等其他动物类群的相似性，使科学家能够更好地了解动物门类和进化历史。

观察和分析环节动物面临的挑战#

在自然栖息地中观察和分析环节动物可能颇具挑战。环节动物的外形和运动方式使其难以通过肉眼追踪。

然而，视觉 AI 可以让这项任务变得更加容易。计算机视觉能够分析和解读图像，让研究人员更一致、更大规模地检测环节动物。

以下是计算机视觉可以应对的一些具体挑战：

• **在土壤和水中的伪装：**许多环节动物会融入周围环境。在土壤中或海洋基底上，它们的颜色和纹理使其难以被发现。
• 姿态多变：根据活动状态不同，蠕虫可能呈伸长、盘绕或部分隐藏的姿态，给一致性识别带来挑战。
• 群体计数：当许多蠕虫聚集在一起时，研究人员很难仅凭肉眼准确检测并计数每个个体。
• **体型小且特征细微：**蠕虫通常具有细小刚毛或身体纹理，这些特征在野外调查中很难被注意到。

使用计算机视觉研究环节动物#

传统上，在野外或实验室研究环节动物依赖仔细观察和人工计数。但姿态的细微变化、杂乱的背景以及许多物种体型较小等因素，即使对经验丰富的研究人员而言，也会使准确识别变得困难。

计算机视觉提供了一种更易扩展且更可靠的方法。通过自动分析图像，它可以用于检测蠕虫、按类群对其分类，甚至随时间追踪它们的运动。这减少了人工工作的投入，同时提高了准确性和可重复性。

这类视觉 AI 解决方案的核心是 Ultralytics YOLO11 等模型，它们支持目标检测和实例分割等各种任务。YOLO11 可以在土壤、实验室培养皿或水下摄像机拍摄的专业蠕虫图像数据集上进行定制训练。训练完成后，模型可以识别不同蠕虫独特的形状和纹理，从而在不同环境中实现更准确、更一致的检测。

视觉 AI 实战：检测蚯蚓茧#

计算机视觉已经被用于让环节动物研究更快速、更实用。一个有趣的例子来自蚯蚓堆肥，在这一过程中，蚯蚓会将有机废物转化为富含养分的肥料。

蚯蚓茧非常重要，因为它们孕育着下一代蠕虫，但用手将其从堆肥中分离出来既缓慢又困难。2022 年，土耳其研究人员开发了一套由视觉 AI 驱动的系统，用于实时检测和分拣蚯蚓茧。该系统使用数千张图像进行训练，以识别隐藏在堆肥中的微小圆形蚯蚓茧。

随后，研究人员将它连接到配备气流喷嘴的传送带上，自动将蚯蚓茧从堆肥中分离出来。通过自动化检测蚯蚓茧，该系统节省了时间和人力，降低了成本，并使蚯蚓堆肥生产更加高效和可持续。

超越蠕虫：视觉 AI 在生物学中的更广泛应用#

你可能会想，如果计算机视觉可以用于研究蠕虫，那它还能做什么？除了蠕虫之外，视觉 AI 在生物学领域也有广泛应用。

YOLO11 等模型正被用于监测昆虫、追踪河流和海洋中的鱼类，甚至通过图像分析来研究土壤健康。这些进展为研究人员提供了更快速、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工作和环境监测。

要点总结#

环节动物属于环节动物门，其中包括蚯蚓、水蛭和多毛类动物等人们熟悉的物种。它们是生态系统的重要组成部分，因为它们能改善土壤肥力、支持水生食物链并为医学作出贡献。

在土壤或水中研究环节动物可能颇具挑战。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，并大规模开展研究。

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