2009년에 센트리노가 출시한*의"이미지 기반 플랑크톤 검측과 스마트 감정 시스템"은 국가가 환경 검측 사업에 대한 중시에 영합하여 환경 검측 기관 및 과학 연구원의 조류 검측과 연구에 효과적인 수단을 제공하였다.
조류 감정 과정에서 일반적으로 조류의 구체적인 형태에 기초하는데 조류의 형태 특징이 비교적 복잡하고 시기에 따라 각도에 따라 나타나는 형태가 다르기 때문에 조류의 감정에 적지 않은 난제를 가져왔다.원조류시스템에서 신수*의 형태학검색에 기초한 감정시스템은 조류전문가데이터베이스에 배합하여 검색감정을 진행하면 조류의 범위를 효과적으로 축소하고 작업량을 경감시킬수 있다.
14년에 출시한 차세대 조류 계수 시스템에는 생물 유사성 고정밀 지능 검색, 혼돈 지능 분류 계수 등 두 가지"신수"핵심 기술이 새로 추가되어 신속한 조류 보조 감정과 서로 다른 조류의 자동 분할 계수를 실현한다.생물 유사성 고정밀 지능 검색은 신속 차세대 조류 지능 감정의 핵심 기술이다."형태 유사성"과"생물 유사성"의 효과적인 결합을 통해 조류의 생물 특징을 정확하게 추출하고 융합하여 조류 검색 정밀도를 크게 향상시키고 신속한 조류 감정을 가능하게 한다.

원리:

1) 색채 특징 추출: 색채 직사각형에 따라 조류 세포의 색채 특징을 추출한다.

2) 텍스처 특성 추출: Gabor 필터의 회전 불변성 특성을 기반으로 조류 세포 텍스처 특성을 추출합니다.

3) 스마트 검색: 두 가지 특징을 특징 벡터로 융합하여 벡터기를 지원하는 분류기를 사용하여 훈련하여 조류세포 이미지에 대한 분류 감별 검색을 실현한다.

인스턴스:

혼합조류자동분류계수: 혼돈지능분류계수는 신속수가 조류자동분류계수 연구방면의 중대한 기술돌파로서 형태, 색택차이가 큰 다류조류세포자동분류계수를 초보적으로 실현하였다.

원리:

1) 혼돈 유전 알고리즘: 혼돈 운동이 가지고 있는 임의성, 역동성과 초치 민감성을 이용하여 혼돈 상태를 최적화 변수에 도입하고 혼돈 운동의 역행 범위를 최적화 변수의 수치 범위로 확대하여 수체의 모든 조류에 대한 이미지 분할을 실현한다.

2) 모호 C 균일치 집합 알고리즘: 각 조류 샘플 데이터가 어떤 집합에 예속되는 정도를 확정하고, 예속 정도가 비슷한 조류를 하나의 집합으로 분류한다.

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