中国科学院水生生物研究所团队依托人工智能图像识别技术，成功研发底栖动物智能识别系统，实现从图像采集到数据分析的全程自动化检测。该系统基于YOLO和Vision-Transformer算法框架，结合多尺度注意力模块与重叠识别算法，有效提升复杂场景下的识别精度。

系统可识别350余属种底栖动物，常见种类准确率超90%。其操作流程高度自动化，仅需将样品置入容器，即可完成扫描、识别与报告生成，大幅提高生态监测效率。作为淡水生态系统的重要指标类群，底栖动物的快速识别对评估水环境健康具有重要意义。