此作品利用一套客製化的高解析度防鹽水攝影機長時間在水中進行拍攝。接續會將拍攝後的影片進行影像前處理，例如調整光亮度及強化銳利度等等。最後將此影像輸入到所設計的類神經網路（R-CNN）進行訓練及辨識。本作品目前辨識水中的蝦子影像，同時亦可分辨蝦頭及蝦尾，用於判斷所辨識到的影像是否為整隻完整的蝦子。

目前全球養殖業者使用傳統方式（人眼及經驗）觀測蝦類的成長狀態。因此，本技術以跨領域合作的模式共同研發一套使用人工智慧（AI）進行蝦類影像辨識，同時自動測量蝦子長度及重量的系統。目前使用AI進行蝦類影像辨識，並獲得76%的辨識準確率。將來會收集更多蝦子的影像提供AI進行訓練以獲得更高的辨識準確率。

此技術目前適用於蝦類室內循環水養殖。此技術未來不只可以減少人力，且能夠更加即時的觀測大批量的蝦子。除此之外，蝦類養殖研究人員可以利用這些資訊快速的調整飼料進而提升蝦子的成長速度。