YH-MINER: Multimodal Intelligent System for Natural Ecological Reef Metric Extraction

📄 arXiv: 2505.22250v2 📥 PDF

作者: Mingzhuang Wang, Yvyang Li, Xiyang Zhang, Fei Tan, Qi Shi, Guotao Zhang, Siqi Chen, Yufei Liu, Lei Lei, Ming Zhou, Qiang Lin, Hongqiang Yang

分类: cs.CV, q-bio.QM

发布日期: 2025-05-28 (更新: 2025-05-29)

💡 一句话要点

YH-MINER：用于自然生态珊瑚礁指标提取的多模态智能系统

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 珊瑚礁监测 多模态学习 目标检测 语义分割 生态指标提取 水下图像处理 Qwen2-VL

📋 核心要点

  1. 珊瑚礁监测面临人工分析效率低和水下环境复杂导致分割精度不足的双重挑战。
  2. YH-MINER系统利用多模态大模型，通过目标检测提供先验信息，提升分割和分类性能。
  3. 实验结果表明，该系统在珊瑚礁属级分类上达到88%的精度，并能提取核心生态指标。

📝 摘要（中文）

珊瑚礁对于维持海洋生物多样性和生态过程至关重要，但正面临日益严重的威胁，因此高效监测至关重要。珊瑚礁生态监测面临人工分析效率低下和复杂水下场景中分割精度不足的双重挑战。本研究开发了YH-MINER系统，建立了一个以多模态大模型（MLLM）为中心的“目标检测-语义分割-先验输入”智能框架。该系统使用目标检测模块（mAP@0.5=0.78）为珊瑚实例生成空间先验框，驱动分割模块在低光和密集遮挡场景中完成像素级分割。分割掩码和微调的分类指令被输入到基于Qwen2-VL的多模态模型中作为先验输入，实现了88%的属级分类精度，并同时提取了核心生态指标。同时，该系统通过标准化接口保留了多模态模型的可扩展性，为未来集成到基于多模态代理的水下机器人中奠定了基础，并支持“图像采集-先验生成-实时分析”的全流程自动化。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决珊瑚礁生态监测中人工分析效率低下以及复杂水下环境中图像分割精度不足的问题。现有方法在处理低光照、高遮挡的水下图像时，分割效果不佳，且人工分析耗时耗力。

核心思路：论文的核心思路是利用多模态大模型（MLLM），结合目标检测和语义分割，构建一个“目标检测-语义分割-先验输入”的智能框架。通过目标检测提供珊瑚实例的空间先验信息，辅助语义分割，再将分割结果和分类指令作为先验输入到MLLM中，提升分类精度和生态指标提取效率。

技术框架：YH-MINER系统包含三个主要模块：1) 目标检测模块：用于检测图像中的珊瑚实例，生成空间先验框；2) 语义分割模块：利用目标检测提供的先验框，对珊瑚进行像素级分割；3) 多模态大模型（MLLM）模块：将分割结果和分类指令作为先验输入，进行珊瑚分类和生态指标提取。整体流程是从图像采集开始，经过目标检测和语义分割，最后利用MLLM进行分析和指标提取。

关键创新：该系统的关键创新在于将目标检测和语义分割的结果作为先验信息输入到多模态大模型中，从而提升了分类精度和生态指标提取的准确性。这种“先验输入”的方式充分利用了不同模态的信息，克服了传统方法在复杂水下环境中表现不佳的问题。此外，系统具有良好的可扩展性，为未来集成到水下机器人中奠定了基础。

关键设计：目标检测模块使用了特定的目标检测模型（具体模型未知），mAP@0.5达到0.78。语义分割模块的具体网络结构未知，但其设计目标是在低光照和高遮挡场景下实现准确的像素级分割。多模态大模型使用了Qwen2-VL，并进行了微调，以适应珊瑚礁分类任务。分类精度达到88%。具体的损失函数和参数设置未知。

📊 实验亮点

YH-MINER系统在珊瑚礁属级分类上实现了88%的精度，这表明该系统在复杂水下环境中具有较高的分类性能。目标检测模块的mAP@0.5达到0.78，为后续的语义分割提供了可靠的先验信息。该系统通过多模态融合和先验输入，有效提升了珊瑚礁监测的自动化水平和准确性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于珊瑚礁生态监测、海洋生物多样性保护、水下机器人自主导航与作业等领域。通过自动化图像分析和生态指标提取，能够大幅提高珊瑚礁监测效率，为珊瑚礁保护提供科学依据。未来可集成到水下机器人中，实现珊瑚礁的实时监测和评估。

📄 摘要（原文）

Coral reefs, crucial for sustaining marine biodiversity and ecological processes (e.g., nutrient cycling, habitat provision), face escalating threats, underscoring the need for efficient monitoring. Coral reef ecological monitoring faces dual challenges of low efficiency in manual analysis and insufficient segmentation accuracy in complex underwater scenarios. This study develops the YH-MINER system, establishing an intelligent framework centered on the Multimodal Large Model (MLLM) for "object detection-semantic segmentation-prior input". The system uses the object detection module (mAP@0.5=0.78) to generate spatial prior boxes for coral instances, driving the segment module to complete pixel-level segmentation in low-light and densely occluded scenarios. The segmentation masks and finetuned classification instructions are fed into the Qwen2-VL-based multimodal model as prior inputs, achieving a genus-level classification accuracy of 88% and simultaneously extracting core ecological metrics. Meanwhile, the system retains the scalability of the multimodal model through standardized interfaces, laying a foundation for future integration into multimodal agent-based underwater robots and supporting the full-process automation of "image acquisition-prior generation-real-time analysis".