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节肢蠕虫属于无脊椎动物门（Annelida），是软体无脊椎动物的一种，包括蚯蚓、水蛭和多毛类等著名物种。
它们被称为节肢蠕虫，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种类的蠕虫。
蚯蚓是一种常见的分节蠕虫，经常出现在雨后的土壤中，但许多种类的蚯蚓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，几个世纪以来，水蛭一直被用于医药，而且有些物种仍在被研究，因为它们能够帮助改善环境。
此外，研究分节蠕虫还有助于科学家了解生态系统和跟踪环境变化。节肢蠕虫的存在与否可以作为土壤、河流或沿海地区健康状况的信号。
然而，人工观察蠕虫既费时又费力。因此，科学家们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分段蠕虫。
在本文中，我们将仔细研究分段蠕虫、它们的特征以及Ultralytics YOLO11等计算机视觉模型如何帮助分析它们。让我们开始吧！
在探讨计算机视觉在这一研究领域的作用之前，让我们先仔细看看分节蠕虫的独特之处，以及它们如何帮助维持大自然的平衡。通过了解它们的作用，我们就能明白为什么研究这些生物对生态系统的健康如此重要。让我们从这些生物的分类开始。
节肢蠕虫属于被称为无环动物的大类群，科学家将其分为三大类。第一类是寡毛纲，包括蚯蚓。它们生活在土壤中，挖掘洞穴，帮助回收养分。它们的不断运动能改善土壤健康，使植物更容易生长。
第二类是水蛭类，包括水蛭。大多数水蛭生活在淡水栖息地。有些水蛭是无害的食腐动物，有些则吸血，例如药蛭（Hirudo medicinalis），数百年来一直被用作药物。
第三类是多毛类，也叫多毛蠕虫、羽毛蠕虫、鬃毛蠕虫或管虫。它们常见于海洋环境中，有些在沙石中形成保护管，有些则在水中自由游动。
如今，分类学通常将蚯蚓和水蛭归入Clitellata 纲，而将其他种类归入Polychaeta 纲，但传统的三纲系统仍在教育中广泛使用。
接下来，让我们来了解分节蠕虫的解剖结构，看看它们的身体是如何构造的，以及每个部分是如何帮助它们生存和移动的。
环纹类动物的身体由称为节段的重复单元组成，因此它们通常被描述为具有节段身体。科学家也用元胞来描述这种结构。
每个体节都可能包含肌肉、神经和部分内脏器官，它们有助于蠕虫灵活、可控地移动。许多种类都有被称为刚毛或刚毛的小刚毛。在多毛类中，这些刚毛附着在副鳃上，副鳃是成对的附肢，用于爬行、游泳或呼吸。
其他关键结构包括塑造和支撑蠕虫的体壁，以及起到保护作用的薄外皮。前端是前体，这是一个类似头部的区域，通常带有感觉器官。
蠕虫体内有一个充满液体的空腔，称为 "肠腔"，它可以缓冲器官，帮助蠕虫运动。长长的身体肌肉被称为隔膜的薄壁隔开，使蠕虫既有力量又有灵活性。此外，沿着虫体底部延伸的是腹侧神经索，这是一条主要的交流通道，能让蠕虫感知周围环境并迅速做出反应。
现在，我们对分节蠕虫的各个部分有了更好的了解，让我们看看这些特征是如何共同帮助它们移动和生存的。
分节蚯蚓的运动方式因其群体和环境而异。蚯蚓的运动靠肌肉和充满液体的肠腔提供动力。通过收缩和放松纵向肌肉，蚯蚓产生压力，使其能够伸展、收缩并在土壤中挖掘洞穴。
在海洋中，多毛类借助副鳃和细小的刚毛游动或爬行，这使它们的行动更加灵活。节肢蠕虫的消化系统有两个开口，从口腔开始，有一个肌肉发达的咽部。食物继续通过消化道，吸收营养，然后排出体外。
无脊椎动物也有封闭的循环系统，血液通过血管流动。这种系统比许多其他无脊椎动物的开放式循环系统更有效。神经系统简单而有效。它包括称为神经节的神经细胞群和一条贯穿整个身体的腹侧神经索。
分节蠕虫是如何被自然界设计出来的，它们的运动方式是它们在环境中发挥作用的关键部分。现在，让我们来探究它们的重要意义，以及研究人员为什么要利用尖端技术来更好地了解这些生物。
蚯蚓在保持生态系统平衡方面发挥着重要作用。蚯蚓通过在土壤洞穴中移动和分解有机物来提高土壤肥力。在蚯蚓进食和钻洞的过程中，它们将养分混合到土壤中，从而帮助植物生长。因此，科学家经常用蚯蚓作为生物指标来衡量土壤的健康状况。
在水中，许多节肢蠕虫都是滤食动物。它们处理周围环境中的微粒，帮助保持淡水和海洋环境的清洁。其他分节虫则是鱼类和大型动物的食物，是水生食物链中的重要环节。
虽然节肢蠕虫经常发挥有益的作用，但某些海洋物种会造成生物污损，即生物在船舶或管道上的堆积，给工业带来代价高昂的问题。
另一方面，水蛭因其重要的医疗作用而脱颖而出。某些种类的水蛭（如药用水蛭）以血液为食，几个世纪以来一直被用于改善血液循环的治疗。
与节肢蠕虫有关的研究凸显了它们与节肢动物和脊椎动物等其他动物群体的相似性，使科学家能够更好地了解动物门类和进化史。
观察和分析自然栖息地中的节肢蠕虫是一项挑战。节肢蠕虫的外观和移动方式使它们很难通过视觉跟踪。
然而，视觉人工智能可以让这项任务变得更容易。计算机视觉可以分析和解释图像，使研究人员能够更一致、更大规模地检测分段蠕虫。
以下是计算机视觉可以应对的一些具体挑战：
传统上，在野外或实验室研究分节蠕虫需要依靠仔细观察和人工计数。但是，姿态的微妙变化、杂乱的背景以及许多物种的小体型，使得即使是经验丰富的研究人员也很难准确识别。
计算机视觉提供了一种更具扩展性和可靠性的方法。通过自动分析图像，计算机视觉技术可用于检测蠕虫、对蠕虫进行分类，甚至跟踪蠕虫的移动。这既减少了人工操作的工作量，又提高了准确性和可重复性。
这类视觉人工智能解决方案的核心是像 YOLO11 这样的模型，它们支持物体检测和实例分割等各种任务。YOLO11 可以在来自土壤、实验皿或水下摄像机的蠕虫图像的专门数据集上进行定制训练。训练完成后，该模型可以识别不同蠕虫的独特形状和纹理，从而使不同环境下的检测更加准确和一致。
计算机视觉已被用于使有关分段蚯蚓的研究更快、更实用。一个有趣的例子来自蚯蚓堆肥，蚯蚓将有机废物回收利用，变成营养丰富的肥料。
蚯蚓茧非常关键，因为它们能产生下一代蚯蚓，但用人工将蚯蚓茧从堆肥中分离出来既缓慢又困难。2022 年，土耳其的研究人员开发出一种由视觉人工智能驱动的系统，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，能够识别出隐藏在堆肥中的圆形小茧。
然后，它被连接到带有喷气装置的传送带上，自动将蚕茧从堆肥中分离出来。通过自动检测蚕茧，该系统节省了时间和劳动力，降低了成本，并使蛭粪生产更加高效和可持续。
你可能会想，既然计算机视觉可以用来研究蠕虫，那么它还能做什么呢？除了蠕虫，视觉人工智能在生物学领域也有广泛应用。
像 YOLO11 这样的模型正被用于监测昆虫、追踪河流和海洋中的鱼类，甚至通过图像分析研究土壤健康状况。这些进步为研究人员研究动物和生态系统提供了更快、更可靠的方法，为更大规模的保护和环境监测提供了支持。
节肢蠕虫属于无脊椎动物门，其中包括蚯蚓、水蛭和多毛类等我们熟悉的物种。它们是我们生态系统的重要组成部分，因为它们能提高土壤肥力，支持水生食物链，还能为医药做出贡献。
研究土壤或水中的分段蠕虫是一项挑战。有了 Ultralytics YOLO11 这样的计算机视觉模型，研究人员就能更准确地检测这些生物，并对其进行大规模研究。
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