逐水而居，傍水而生，是人類遠古流存的生活文明。水分佈佔地球表面71%，孕育出形態萬千的水生生物，蘊含生命的奧秘，也見證著不同時代的環境變遷和生態循環。時至今日，清潔食水與人類的健康安全、生計改善和發展進步環環緊扣，而水生生物為水世界敝開一扇窗戶，通往動物行為生態學的廣闊視野，讓我們潛探生物與環境互動的神秘一面，瞭解牠們如何適應並塑造自己的生存環境。隨著科技的進步，科學家運用最新的行為追蹤技術，深入探索牠們的生活習性與社交互動。
計算機應用技術博士學位課程的學生吳澤偉、王翠和張偉，在應用科學學院柯韋教授的指導下，與北京航空航天大學和北京林業大學的學者合作構建先進的雙攝像系統，以在線、立體的方式追蹤水生模式生物的行為。研究成果有助收集更全面的水生生物行為相關數據，為後續生態保護和環境管理研究提供更精確的先決條件。
三維影像全覆蓋追蹤預測
觀察魚類水產的行為，包括運動、攝食、繁殖等，能瞭解牠們的健康狀態及生活環境，一旦發現行為異常，也能及時採取適當措施補救。傳統的水下監控攝像系統，往往只能從單一角度觀察到二維影像，出現視角限制或遮擋，難以全面追蹤魚類行為，或出現追蹤精確度低等問題。
研究團隊獨具匠心，利用先進的雙攝像追蹤系統來觀察斑馬魚的行為，並印證系統的精準度和穩健性。雙攝像機猶如兩位默契的舞者，在水世界翩翩起舞，從多個角度同時捕捉斑馬魚的曼妙身姿，極大地減少視覺遮擋的困擾，為精準追蹤奠定堅實的基礎。獨特裝置設計不僅展現研究團隊的創新思維，也體現他們對細節的精雕細琢。
雙攝像系統的靈魂之處在於其物件偵測算法和軟件的早期重建策略。研究團隊開發的魚頭探測器如同擁有火眼金睛的偵探，能夠準確無誤地識別視頻畫面中的目標斑馬魚。而早期重建策略則如同一位技藝高超的雕塑家，在追蹤過程中即時重建斑馬魚的三維座標，讓行為追蹤變得更加實時和精確，追蹤過程中展示技術的力量，呈現有關科學研究的嚴謹與細緻。
為進一步提升追蹤的準確性和可靠性，研究團隊引入多視圖對比學習框架和卡爾曼濾波器（Kalman Filter）。多視圖對比學習框架如同一座橋樑，連接不同相機視角間的觀察結果，使影像匹配性更為精密；而卡爾曼濾波器則如同一位精明的預言家，通過簡化魚類運動模型，有效估計三維目標的狀態，強化追蹤系統的預測和修正能力，有效融合解決技術難題。
水生態健康與污染監測
生態健康涵蓋人類的居住環境、生物環境和代謝環境的健康狀況，與人類的生存質量關係密切。廣泛使用農藥、塑料製品的生產與焚燒、工業及城市污水排放，以及頻繁的化學品泄漏等現象，都對水生態系統和水生動物構成嚴重威脅。人類頻繁的活動足跡導致氣候變暖，水體溫度升高減少水中溶解氧和增加生物代謝率，這些現象加劇重金屬等微污染物對水生動物的毒性，影響動物的進食和生長，甚至降低牠們的解毒能力。
魚類作為水生生物鏈的高級成員，牠們的行為變化能夠直觀反映水體環境的變化。因此，通過監測魚類的行為反應來評估水生態環境的健康狀況，已成為全球研究的熱點。魚類的行為變化，如游泳速度、避開污染源的距離以及在水面的活動範圍，都可以作為評估水質和水生態修復效果的重要指標。例如，斑馬魚在不同類型的環境污染物影響下表現出變化行為，尤其對砷和錳等劇毒物質出現高敏感度。雙攝像追蹤系統能夠更準確和有效地監測魚類的行為，透過實時的行為變化數據，反映出水生態環境的健康狀態，也為水生態修復提供了科學依據和預警。
水產養殖產業智能化
在水產養殖領域，異常行為的檢測是保障水生動物健康的關鍵手段之一。溫度波動、溶解氧的變化、以及寄生蟲的侵擾都可能導致水產動物行為有顯著改變。研究人員通過收集大量的視頻圖像數據，提取水生動物的位置信息和運動軌跡，分析其行為特徵。這些數據進一步通過相似度度量方法和機器學習技術如支援向量機（Support Vector Machine）進行處理，以識別魚類的異常行為，例如在攝食前、攝食中和攝食後分析魚羣的密度和行為模式，這些技術對於早期識別饑餓狀態或其他壓力反應至關重要。
中國是全球水產養殖的領導者，佔全球總產量的65%，在過去20年間，養殖產量增長了兩倍，為國民提供約三分之一的優質動物蛋白，水產養殖安全把關相當重要。傳統水產養殖模式面臨著生產效率低、環境壓力增大以及養殖風險高等問題，加上勞動力成本持續上升和勞動人口老齡化問題，使得養殖業的挑戰越加嚴峻。因此，轉向高效、生態友好、精準和智能化的水產養殖模式成為水產養殖業未來發展的必由之路，引入雙攝像系統監測水產養殖，能有效減少養殖者的勞動負擔，以此提升生產效率，減少環境足跡，並降低養殖風險，確保可持續發展。
雙軌促進動物福利與科學進步
動物福祉越發受到國際關注，科學界考慮到動物在實驗中所承受的痛苦和死亡等倫理問題，以及高昂的時間和成本投入，正逐步減少使用動物實驗並尋求替代方案。為此，科學家提倡3R原則—替代（Replacement）、減少（Reduction）和優化（Refinement），旨在減少對動物的依賴，同時提高實驗的倫理性和效率，推動科學實驗邁向可持續的方向發展。
在眾多潛在的動物替代者中，斑馬魚以其獨特的生理特性和實驗優勢脫穎而出，堪稱水中白老鼠，牠的基因與人類有七成相似，但生理結構和感知能力較低，是研究各種人類疾病模型的理想選擇。因此，在各種科學實驗，特別是生物醫學的實驗中，對於精準觀察斑馬魚的需求日漸增加。利用雙攝像系統對斑馬魚進行觀察，收集牠們的行為模式，有助於遺傳疾病模型的建立，成為研究基因功能與發育生物學的有力工具。此舉亦能在心臟病學、形態學研究、腫瘤學、神經科學與行為研究、生態神經毒理學等領域提供豐富的實驗數據和見解。例如，研究人員通過將斑馬魚幼魚暴露於不同化合物的實驗，在相對短的時間內評估其行為、神經發展與功能的影響，以更加符合倫理的方式去瞭解神經系統疾病、心血管疾病和癌症等多種人類病症。在優化效率方面，斑馬魚一次可產下超過200顆受精卵，強大的繁殖能力為大規模實驗提供充足的樣本來源，降低實驗誤差。
先進的水底生物行為追蹤系統成為倫理實驗的推手，讓斑馬魚得以在實驗中廣泛應用，彰顯動物替代的可行性與優越性，深刻揭示倫理與科學進步之間的和諧共生關係。通過採用更加符合倫理的實驗方法，不僅能夠減少對實驗動物的傷害，也能提高實驗的效率和準確性，達至雙贏的局面，有利於推動科學研究發展，展示現代科研與學術倫理的並行不悖。
人工智能與計算機視覺
柯韋教授是計算機應用技術博士學位課程主任，並在機器翻譯暨人工智能應用技術教育部工程研究中心擔當核心科研成員，教研經驗近廿載。他在人工智能、計算機視覺和自然語言處理等領域取得卓越成就，研究成果豐碩，已在國際學術界發表逾140篇論文，並在《高級工程信息學》（Advanced Engineering Informatics）等知名期刊上發表重要研究，尤其在影像識別的精準度和穩定性上取得顯著進展。
在推動科技創新和學術交流方面，柯教授致力拓展不同專業領域的合作伙伴，並尋求學術資源，近期由他領導的項目“類人視覺的開放學習理論與方法”，與三所高校合作取得了計算機視覺和深度學習理論的突破，有關項目由國家自然科學基金與澳門科學技術發展基金聯合資助。同時，作為電腦學理學士學位課程的老師，對培養年輕人才抱有極大的熱情，其教學成果曾獲得“國家級教學成果獎”。柯教授也積極參與海洋保育相關的科研，利用其專業知識和技術推進相關領域的研究，尤其在水生生物的行為分析和生態系統健康評估中發揮重要作用，為水生生物保育提供科學依據和技術支持，讓生態系統多樣性維持富饒。
與磁電共舞
納米磁性新發現助力半導體產業發展