成果简介：本成果针对血吸虫宿主螺监测问题，通过建立基于深度学习的血 吸虫宿主钉螺视觉智能识别模型，借助于首创的小样本细粒度识别、复杂环境细 粒度属性感知、大规模细粒度物体检索等理论和算法，提高了复杂环境血吸虫宿 主螺图像自动识别准确率，搭建了血吸虫宿主螺视觉智能识别系统手机应用微信 小程序应用，为快速、准确的识别血吸虫宿主螺提供高效服务。
技术指标：1.相较于人工方案，钉螺识别精度提升 20%； 2.相较于人工方案，效率提升 80%。
成熟程度：技术成熟度 6-7 级，可开展孵化转化。
应用前景：成果可应用于农业、渔业、养殖业、水上作业以及生活、旅游风 景区等场景，解决人工识别耗时耗力、漏诊误判、工作负担重等公共卫生领域现 场实际问题，降低血吸虫病感染风险。
