基于深度學(xué)習(xí)的進(jìn)出口水產(chǎn)品品種鑒別技術(shù)研究進(jìn)展

劉曉靜 原志偉 張維剛

在經(jīng)濟(jì)全球化的大背景下，我國(guó)進(jìn)出口貿(mào)易發(fā)展迅速，其中水產(chǎn)品占據(jù)很大的份額。隨著進(jìn)出口水產(chǎn)品的品種越來越豐富，這在一定程度上增加了水產(chǎn)品品種鑒別的難度，比如在進(jìn)出口貿(mào)易過程中，部分企業(yè)受利益驅(qū)使，存在以假充真、以次充好等問題，嚴(yán)重影響了后續(xù)進(jìn)出口貿(mào)易的發(fā)展。深度學(xué)習(xí)作為一種新型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，可以充分模仿人腦機(jī)制的數(shù)據(jù)進(jìn)行解釋，可以解決水產(chǎn)品品種鑒別存在的問題。本文首先介紹了深度學(xué)習(xí)這一技術(shù)的理念，然后分析了進(jìn)出口水產(chǎn)品品種鑒別的現(xiàn)狀，最后對(duì)深度學(xué)習(xí)用于進(jìn)出口水產(chǎn)品品種鑒別的方法進(jìn)行了介紹。

一、深度學(xué)習(xí)概述

1.深度學(xué)習(xí)的概念。深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)研究中的一個(gè)新的領(lǐng)域，主要是建立、模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過模仿人腦的機(jī)制來解釋數(shù)據(jù)，例如圖像、聲音和文本。深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究，主要是學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律和表示層次，這些學(xué)習(xí)過程中獲得的信息對(duì)諸如文字、圖像和聲音等數(shù)據(jù)的解釋有很大的幫助。它的最終目標(biāo)是讓機(jī)器能夠像人一樣具有分析學(xué)習(xí)能力，能夠識(shí)別文字、圖像和聲音等數(shù)據(jù)。深度學(xué)習(xí)是一個(gè)復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，在語音和圖像識(shí)別方面取得的效果，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過先前相關(guān)技術(shù)。

2.深度學(xué)習(xí)的優(yōu)勢(shì)。在使用深度學(xué)習(xí)過程中，通過用更多的數(shù)據(jù)或是更好的算法，可以有效提高學(xué)習(xí)算法的結(jié)果，對(duì)某些應(yīng)用而言，深度學(xué)習(xí)在大數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)比其他機(jī)器學(xué)習(xí)方法都要好。并且，深度學(xué)習(xí)更適合無標(biāo)記數(shù)據(jù)，因而它并不局限于以實(shí)體識(shí)別為主的自然語言處理領(lǐng)域。

3.深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用領(lǐng)域。深度學(xué)習(xí)在搜索技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、機(jī)器翻譯、自然語言處理、多媒體學(xué)習(xí)、語音、推薦和個(gè)性化技術(shù)，以及其他相關(guān)領(lǐng)域都得到了廣泛應(yīng)用，并取得了很多成果。深度學(xué)習(xí)使機(jī)器模仿視聽和思考等人類的活動(dòng)，解決了很多復(fù)雜的模式識(shí)別難題，使得人工智能相關(guān)技術(shù)取得了很大進(jìn)步。

二、進(jìn)出口水產(chǎn)品品種鑒別現(xiàn)狀

1.進(jìn)出口水產(chǎn)品貿(mào)易現(xiàn)狀。近年來，國(guó)際水產(chǎn)品市場(chǎng)發(fā)展迅速，有關(guān)進(jìn)出口水產(chǎn)政策也逐步完善，我國(guó)主要進(jìn)出口水產(chǎn)品有鱈魚、金槍魚、鰈魚、三文魚、石斑魚等。隨著貿(mào)易的不斷深入，一部分國(guó)內(nèi)外企業(yè)為了追求更高的利潤(rùn)，存在以假充真、以劣充好等現(xiàn)象，如用油魚假冒鱈魚、越南鯰魚冒充中國(guó)斑點(diǎn)叉尾魚、河豚魚標(biāo)識(shí)為安康魚、高汞含量羅非魚和方頭魚被標(biāo)注為紅鯛魚，在一些罐頭、魚子醬、魚糜等加工產(chǎn)品中摻雜廉價(jià)魚肉的狀況也時(shí)有發(fā)生，這對(duì)進(jìn)出口水產(chǎn)品市場(chǎng)的影響極壞。

2.進(jìn)出口水產(chǎn)品品種鑒別現(xiàn)狀。隨著進(jìn)出口水產(chǎn)品品種的增多，傳統(tǒng)的形態(tài)學(xué)和生物學(xué)鑒定已經(jīng)很難滿足進(jìn)出口水產(chǎn)品品種鑒別的需求，并且隨著進(jìn)出口貿(mào)易規(guī)模的增加，傳統(tǒng)的人工鑒別也顯得力不從心，所以研發(fā)更加深層次的鑒別技術(shù)以及自動(dòng)化智能化鑒別設(shè)備，逐漸成為進(jìn)出口水產(chǎn)品品種鑒別發(fā)展的重要方向。

3.常見的5種進(jìn)出口水產(chǎn)品品種鑒別技術(shù)。（1）普通PCR技術(shù)。PCR技術(shù)也叫聚合酶鏈?zhǔn)椒磻?yīng)，作為一種分子生物學(xué)技術(shù)，主要用于對(duì)特定DNA進(jìn)行放大。在實(shí)際應(yīng)用過程中，主要是通過合成引物，結(jié)合DNA聚合酶的作用，從而完成對(duì)特異性片段的測(cè)定，進(jìn)而確定水產(chǎn)品的種屬。

（2）多重PCR技術(shù)。主要是在普通PCR技術(shù)的基礎(chǔ)上進(jìn)行研發(fā)的一種新型擴(kuò)增技術(shù)，核心在同一反應(yīng)體系中加入多對(duì)引物，從而對(duì)DNA片段進(jìn)行擴(kuò)增。這種技術(shù)可以滿足多個(gè)物種的同時(shí)檢測(cè)，可以進(jìn)一步提升水產(chǎn)品品種鑒別的效率。

（3）實(shí)時(shí)定量PCR技術(shù)。這項(xiàng)技術(shù)是近年來剛剛興起的一種分子檢測(cè)技術(shù)，主要是用PCR反應(yīng)液、耐熱DNA聚合酶、4種脫氧核酸苷酸等成分，同時(shí)在 PCR反應(yīng)體系中加入熒光基團(tuán)，利用熒光信號(hào)的積累實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)整個(gè)PCR進(jìn)程，最后通過擴(kuò)增曲線對(duì)未知模板進(jìn)行定性或定量分析的方法。

（4）DNA條形碼技術(shù)。DNA條形碼技術(shù)其實(shí)主要是以染色體組為基礎(chǔ)，以一段標(biāo)準(zhǔn)的DNA序列為參考，用比對(duì)的方式，從而快速準(zhǔn)確地實(shí)現(xiàn)品種鑒定。這是一種自動(dòng)性很高的生物鑒別技術(shù)，與超市掃描條形碼識(shí)別商品具有一定類似性。

（5）環(huán)介導(dǎo)等溫?cái)U(kuò)增技術(shù)。這項(xiàng)技術(shù)是一種新型的核酸擴(kuò)增技術(shù)，在實(shí)際運(yùn)用過程中，通過在恒溫條件下保溫十幾分鐘，就可以完成核酸的擴(kuò)增，具有造價(jià)低、操作簡(jiǎn)單、效率快等優(yōu)勢(shì)，是目前應(yīng)用比較廣泛的一種生物鑒別技術(shù)。

三、基于深度學(xué)習(xí)的進(jìn)出口

水產(chǎn)品品種鑒別技術(shù)分析

1.建立數(shù)據(jù)庫。在進(jìn)行品種鑒別的過程中，標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫的建立是鑒別技術(shù)開展的基礎(chǔ)，主要是指對(duì)某一品種的標(biāo)準(zhǔn)特征數(shù)據(jù)進(jìn)行收集，并歸檔處理到數(shù)據(jù)存儲(chǔ)器中，從而為后續(xù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果的比對(duì)提供參考，是確保品種鑒別的基礎(chǔ)和前提。因此，在采用基于深度學(xué)習(xí)的進(jìn)出口水產(chǎn)品品種鑒別技術(shù)時(shí)，可以先從數(shù)據(jù)庫的建立入手，通過基礎(chǔ)深度學(xué)習(xí)理論，構(gòu)建一個(gè)動(dòng)態(tài)的數(shù)據(jù)庫模型，在初始數(shù)據(jù)儲(chǔ)存的基礎(chǔ)上，既可以滿足手動(dòng)數(shù)據(jù)填充，還可以滿足深度學(xué)習(xí)狀態(tài)下數(shù)據(jù)庫的自我填充，從而有效確保進(jìn)出口水產(chǎn)品品種鑒別的準(zhǔn)確性和全面性。

在數(shù)據(jù)庫的構(gòu)建過程中，第一步要設(shè)置傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫架構(gòu)模型，這一架構(gòu)主要是基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的收集和儲(chǔ)存，基于當(dāng)前進(jìn)出口水產(chǎn)品的實(shí)際品種情況，在水產(chǎn)品類別分類的基礎(chǔ)上，對(duì)每一個(gè)品種水產(chǎn)品的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行收集和儲(chǔ)存，包括形態(tài)、生物狀態(tài)、DNA片段、核酸數(shù)據(jù)等內(nèi)容。在進(jìn)行數(shù)據(jù)收集時(shí)，要盡量全面，可以通過不同狀態(tài)的表現(xiàn)進(jìn)行多項(xiàng)數(shù)據(jù)收集和儲(chǔ)存，從而確保后續(xù)鑒別比對(duì)的準(zhǔn)確性。第二步要設(shè)置基于深度學(xué)習(xí)的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫架構(gòu)模型。在實(shí)際設(shè)置過程中，基于深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì)，在數(shù)據(jù)庫進(jìn)行相應(yīng)構(gòu)建，在滿足手動(dòng)數(shù)據(jù)填充的同時(shí)，還可以滿足深度學(xué)習(xí)狀態(tài)下數(shù)據(jù)庫的自我填充。數(shù)據(jù)的自我填充，主要是基于深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在鑒別過程中對(duì)一些存在鑒別模糊、數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確等特殊情況進(jìn)行自主學(xué)習(xí)填充，從而自動(dòng)細(xì)化分類儲(chǔ)存到對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)庫之中，進(jìn)而有效提升進(jìn)出口水產(chǎn)品品種鑒別的準(zhǔn)確性和全面性。

2.優(yōu)化基礎(chǔ)深度學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)提取環(huán)節(jié)。進(jìn)出口水產(chǎn)品品種鑒定與傳統(tǒng)的生物品種鑒別有所不同，后者大都是對(duì)單一產(chǎn)品進(jìn)行鑒定，并且大部分鑒定只需要從形態(tài)和生物形態(tài)角度入手即可。但是進(jìn)出口水產(chǎn)品的鑒定，不僅過規(guī)模大、數(shù)量多、品種多，并且大部分品種無法根據(jù)形態(tài)和生物形態(tài)進(jìn)行鑒別，這給進(jìn)出口水產(chǎn)品品種鑒別帶來了很大的困難，尤其是數(shù)據(jù)的提取，如何選取鑒別樣本是確保鑒別準(zhǔn)確性的關(guān)鍵。因此，在利用基于深度學(xué)習(xí)的進(jìn)出口水產(chǎn)品品種鑒別技術(shù)時(shí)，可以從數(shù)據(jù)提取環(huán)節(jié)入手，充分發(fā)揮深度學(xué)習(xí)模擬人腦行為計(jì)算的優(yōu)勢(shì)，進(jìn)而有效提升進(jìn)出口水產(chǎn)品品種鑒別的有效性和準(zhǔn)確性。

在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化的過程中，首先是針對(duì)根據(jù)形態(tài)和生物形態(tài)就可以進(jìn)行鑒定的水產(chǎn)品品種。對(duì)這一品種進(jìn)行鑒定時(shí)，智能機(jī)器人在深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分析下，可以直接利用自身的圖像收集系統(tǒng)，進(jìn)行大規(guī)模掃描，從而避免把簡(jiǎn)單事情復(fù)雜化，進(jìn)而在確保進(jìn)出口水產(chǎn)品品種鑒定準(zhǔn)確性的基礎(chǔ)上，有效提升鑒定效率。其次是針對(duì)形態(tài)和生物形態(tài)差別不大，但是DNA片段差異較大的進(jìn)出口水產(chǎn)品品種。對(duì)這類品種進(jìn)行鑒定時(shí)，也是通過智能機(jī)器人的深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析，從而確定數(shù)據(jù)提取的實(shí)際方式，進(jìn)而開展有針對(duì)性的數(shù)據(jù)提取，從而進(jìn)一步增強(qiáng)進(jìn)出口水產(chǎn)品品種鑒別的效率和質(zhì)量。最后，是針對(duì)形態(tài)、生物形態(tài)和DNA片段差異都不是很大的進(jìn)出口水產(chǎn)品。在進(jìn)行這一類水產(chǎn)品品種鑒定時(shí)，需要進(jìn)行多方面數(shù)據(jù)的比對(duì)，并且數(shù)據(jù)提取的規(guī)模相對(duì)也比較大，需要進(jìn)行更加細(xì)致的針對(duì)性鑒別，從而有效確保進(jìn)出口水產(chǎn)品品種鑒別的準(zhǔn)確性和全面性。

3.與大數(shù)據(jù)技術(shù)融合，進(jìn)一步提升品種鑒別的水平。在進(jìn)行進(jìn)出口水產(chǎn)品品種鑒別時(shí)，最為困難的部分還是一些新品種的界定和鑒別，由于缺少有效的數(shù)據(jù)支撐，所以使得鑒別難度較大。因此，在利用基于深度學(xué)習(xí)的進(jìn)出口水產(chǎn)品品種鑒別技術(shù)時(shí)，可以通過與大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行融合，發(fā)揮大數(shù)據(jù)技術(shù)的優(yōu)勢(shì)，從而在滿足大規(guī)模鑒別的同時(shí)，有效提升進(jìn)出口水產(chǎn)品品種鑒定的準(zhǔn)確性與有效性。

在實(shí)際應(yīng)用過程中，主要是利用深度學(xué)習(xí)Caffe框架，先對(duì)進(jìn)出口水產(chǎn)品品種進(jìn)行分類，充分發(fā)揮Caffenet模型的大規(guī)模分類能力，在此基礎(chǔ)上，再配合大數(shù)據(jù)技術(shù)的檢索功能，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)進(jìn)出口水產(chǎn)品按照相應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行分類。另外，在對(duì)新品種進(jìn)行鑒定時(shí)，可以利用深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以大數(shù)據(jù)技術(shù)為依托，背靠互聯(lián)網(wǎng)中的海量知識(shí)儲(chǔ)備，對(duì)新出現(xiàn)的品種進(jìn)行完善，從而完成品種鑒定。

總之，在利用基于深度學(xué)習(xí)的進(jìn)出口水產(chǎn)品品種鑒別技術(shù)時(shí)，不僅要對(duì)深度學(xué)習(xí)的內(nèi)容和特點(diǎn)有全面了解，還需要結(jié)合當(dāng)前進(jìn)出口水產(chǎn)品品種鑒別的實(shí)際現(xiàn)狀，充分發(fā)揮深度學(xué)習(xí)的優(yōu)勢(shì)，從而有效解決當(dāng)前進(jìn)出口水產(chǎn)品品種鑒別中存在的難點(diǎn)問題，促進(jìn)進(jìn)出口水產(chǎn)品品種鑒定的優(yōu)化與發(fā)展。

基金項(xiàng)目：2020年度青島海關(guān)科研項(xiàng)目（Qk202024）。

作者簡(jiǎn)介：劉曉靜（1977-），女，漢族，山東榮成人，大學(xué)本科，工程師，研究方向?yàn)檫M(jìn)出口水產(chǎn)品檢驗(yàn)檢疫與監(jiān)督管理。