视觉 AI 正在改变我们研究环节动物的方式

环节动物是属于环节动物门的一类生物。环节动物门是一个软体无脊椎动物类群，包括蚯蚓、水蛭和多毛类动物等常见物种。

它们被称为环节动物，是因为身体由重复的体节组成；这一特征使它们有别于许多其他类群。

蚯蚓是环节动物的常见代表，雨后常能在土壤中看到它们，但许多物种也生活在淡水和海洋栖息地。这些蠕虫在维持自然生态系统平衡方面发挥着重要作用。

例如，蚯蚓能改善土壤肥力，让植物更容易茁壮生长。水蛭则数百年来一直用于医学研究，有些物种至今仍因其有助于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。环节动物的存在与否可以反映土壤、河流或沿海地区的健康状况。

然而，人工观察蠕虫既耗时又困难。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。

本文将深入介绍环节动物的特点，以及 Ultralytics YOLO11 等计算机视觉模型如何帮助分析环节动物。

环节动物门概述#

在探讨计算机视觉在这一研究领域的作用之前，我们先来看看环节动物有哪些独特之处，以及它们如何帮助维持自然平衡。了解环节动物的作用，就能明白研究这些生物为何对生态系统健康如此重要。先从它们的分类说起。

环节动物是一个庞大类群，科学家将其分为三个主要纲。第一类是寡毛纲（Oligochaeta），包括蚯蚓。它们生活在土壤中，挖掘洞穴，并帮助循环利用营养物质。它们持续活动能改善土壤健康，让植物更容易生长。

第二类是蛭纲 Hirudinea，包括水蛭。大多数水蛭生活在淡水环境中。有些水蛭是无害的食腐动物，另一些则会吸血，例如 Hirudo medicinalis；这种水蛭数百年来一直用于医学领域。

第三类是多毛纲（Polychaeta），也称多毛类、羽毛管虫、刚毛虫或管虫。它们常见于海洋环境，有些会在沙地和岩石中筑造保护性管状结构，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环带纲（Clitellata），并将其他种类归入多毛纲（Polychaeta），不过传统的三纲分类法在教育中仍广泛使用。

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，我们来了解环节动物的解剖结构，看看它们的身体如何构成，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构成，因此常被描述为具有分节的身体。科学家也用“异律分节”一词来描述这种结构。

图 2. 蚯蚓的主要身体部位。(来源)

每个体节都可能包含肌肉、神经和部分内脏器官，帮助蠕虫灵活而可控地移动。许多物种长有称为刚毛或毛的细小刚毛。在多毛类动物中，这些刚毛附着在疣足上。疣足是一对附肢，可用于爬行、游泳或呼吸。

其他重要结构包括塑造并支撑身体的体壁，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体腔，它能缓冲保护内脏并辅助运动。纵贯身体的肌肉被称为隔膜的薄壁分隔，使蠕虫兼具力量与灵活性。此外，腹侧还有一条腹神经索，这是主要的通讯通路，能让蠕虫感知周围环境并快速作出反应。

环节动物的生活方式和运动方式#

现在我们对环节动物的身体结构有了更深入的了解，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类群和环境而异。蚯蚓依靠肌肉和充满液体的体腔运动。它们通过收缩和放松纵肌产生压力，从而伸展、收缩并在土壤中挖掘洞穴。

图 3. 环节动物在土壤中的移动方式。(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，这让它们的动作更加灵活。环节动物的消化系统有两个开口，食物从口腔进入肌肉发达的咽部。食物随后经过消化道，营养物质在此被吸收，废物则排出体外。

环节动物还有闭合式循环系统，血液在血管中流动。这种系统比许多其他无脊椎动物的开放式循环系统更高效。环节动物的神经系统简单但有效，包括称为神经节的神经细胞簇，以及一条纵贯身体的腹神经索。

环节动物在生态系统中的作用#

环节动物的天然形态及其运动方式，是它们在环境中发挥作用的重要组成部分。接下来，我们来看看它们为何如此重要，以及研究人员为何开始借助新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。蚯蚓在土壤中挖掘洞穴并分解有机物，从而改善土壤肥力。它们进食和挖掘通道时，会将营养物质混入土壤，帮助植物生长。因此，科学家常用蚯蚓作为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，许多环节动物以滤食为生。它们过滤周围环境中的颗粒物，有助于保持淡水和海洋环境清洁。其他环节动物则是鱼类和大型动物的食物，是水生食物链中的重要环节。

虽然环节动物通常发挥有益作用，但某些海洋物种会造成生物污损，即生物在船舶或管道上聚集，给行业带来高昂的损失。

另一方面，水蛭因其医学价值而备受关注。医蛭（Hirudo medicinalis）等某些物种以血液为食，数百年来一直用于促进血液循环的治疗。

环节动物相关研究揭示了它们与节肢动物和脊椎动物等其他动物类群的相似之处，帮助科学家更好地理解动物门类和进化史。

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让人很难通过肉眼追踪它们。

不过，视觉 AI 能让这项工作变得更轻松。计算机视觉可以分析和解读图像，让研究人员更稳定、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：

• 土壤和水中的伪装： 许多环节动物与周围环境融为一体。在土壤中或海底基质上，它们的颜色和纹理让人难以发现。
• 姿态多变：根据活动状态，蠕虫可能伸展、蜷曲或部分隐藏，这给持续稳定的识别带来了挑战。
• 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个体。
• 体型小且特征细微： 蠕虫常有细小刚毛或身体斑纹，在野外调查时很难注意到。

使用计算机视觉研究环节动物#

传统上，野外或实验室中的环节动物研究依赖仔细观察和人工计数。但许多物种姿态变化细微、背景杂乱且体型较小，即使是经验丰富的研究人员也难以准确识别。

计算机视觉提供了一种更易扩展、更可靠的方法。通过自动分析图像，它可以用于检测蠕虫、按类群进行分类，甚至追踪它们随时间的移动情况。这既减少了人工工作量，也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任务。YOLO11 可以使用来自土壤、实验室培养皿或水下摄像头的蠕虫图像专用数据集进行自定义训练。训练完成后，模型能够识别不同蠕虫独特的形状和纹理，从而在各种环境中实现更准确、更一致的检测。

视觉 AI 实战：检测蚯蚓茧#

计算机视觉已被用于加快环节动物研究，让研究更加实用。一个有趣的例子来自蚯蚓堆肥：蚯蚓在这一过程中将有机废弃物转化为富含养分的肥料。

蚯蚓茧会孕育下一代蚯蚓，因此至关重要，但从堆肥中手动分拣蚯蚓茧既缓慢又困难。2022 年，土耳其的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，可以识别藏在堆肥中细小的圆形蚯蚓茧。

随后，研究人员将系统连接到一条配有喷气装置的传送带上，以自动将蚯蚓茧从堆肥中分离出来。通过自动检测蚯蚓茧，该系统节省了时间和人力、降低了成本，并让蚯蚓堆肥的生产更高效、更可持续。

不止于蠕虫：视觉 AI 在生物学中的广泛应用#

你可能会想，如果计算机视觉可以用于研究蠕虫，那还能做什么？视觉 AI 在生物学中有着广泛的应用，不止于蠕虫研究。

YOLO11 等模型正用于监测昆虫、追踪河流和海洋中的鱼类，甚至通过图像分析研究土壤健康状况。这些进展为研究人员提供了更快捷、更可靠的动物和生态系统研究方法，有助于大规模开展保护工作和环境监测。

要点#

环节动物属于环节动物门，包括蚯蚓、水蛭和多毛类动物等常见物种。它们对生态系统至关重要，因为它们能改善土壤肥力、支撑水生食物链，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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