MosquitoScanner; Универзитет во Фулда
Електротехника и информатичка технологија
преглед
Како дел од проектот „скенер за комарци“, треба да се развие систем за автоматско сликовито идентификување на комарците. Комарците се фотографираат со помош на камера со висока резолуција и потоа се проценуваат. Една од главните задачи тука е развој на алгоритми за класификација на овие податоци за сликата. Бидејќи машинскиот вид е исклучително комплексен проблем, методите од областа на вештачката интелигенција и обработката на сликата се комбинираат и се развиваат понатаму.
мотивација
Во Германија има над 50 различни видови комарци во кои повеќето патогени не можат да опстојуваат под сегашните климатски услови. Сепак, некои од нив, како што се родот Anopheles, од кои има шест различни видови во Германија, и долготрајниот род Aedes, се наоѓаат под поповолни климатски услови отколку потенцијалните носители на не-ендемични заразни болести како што се маларија, денга треска, жолта треска, Рифт долина Треска, треска на Западен Нил и треска на Чикунгуња во прашање [1].
Зголемената просечна температура поврзана со глобалното затоплување фаворизира побрза репродукција на комарците, чии ларви z. Б. може оптимално да се развива во урбаните базени без риби, бидејќи тие не се јадат таму. Зголемувањето на температурата, исто така, промовира размножување на вируси и други патогени во комарците и со тоа се зголемува нивната инфективност. Соодветно на тоа, лабораториските тестови на Aedes Aegypti (комарец од жолта треска) со вирусот Денга-2 покажаа дека репликацијата на вирусот се зголемува паралелно со температурата [2]. За вирусот на денга, значењето на температурата е пресметано со употреба на модел и откриено е дека дури и мала промена во климата може да доведе до епидемии на денга треска [3].
Од горенаведените причини, има смисла да се воспостават нови системи за географско следење за да се детектираат променливите ризици на регионална инфекција. Таквиот систем може да се заснова, на пример, на сликовито препознавање на комарците и се состои од стапица за собирање со интегрирана макро камера, референтна база на податоци на видовите на комарци што треба да се идентификуваат и вграден систем за автоматско идентификување. Може да ја замени конвенционалната и одземаат многу време „визуелна“ светлосна микроскопска класификација на потенцијално заразни видови комарци со цел да се обезбеди нивно побрзо откривање. Конвенционалните стапици за собирање веќе рутински се користат во некои германски региони за броење комарци. Бидејќи автоматската сликовна идентификација на комарците е исклучително комплексен проблем, откривањето прво треба да се изврши на ниво на видот.
Резултати
Како дел од проектот, беше развиен метод за обработка на слика за автоматско идентификување на видови комарци на фотографии.
Првичната истрага за откривање на комарец покажува дека едноставните методи за обработка на сликата (споредба на хистограм и споредба на слики квантизирани во боја) не се задоволително решение за идентификување на видовите [4]. Поради оваа причина, адаптирани се посложени методи од областите на препознавање на обрасци и машинско учење. Методот развиен на овој начин се постигнува стапка на откривање од 99% при разликување помеѓу три вида комарци [5]. Сликите за проценка се создадени од нас самите и потекнуваат од лабораториски комарци. Вкупно беа достапни 112 слики со родовите Адес, Анофелес и Клукс. Треба да се напомене дека тука се одвиваше полуавтоматска обработка. Инсектот и позадината на сликата прво требаше да се одделат рачно за да се изврши последователно препознавање.
Автоматското одвојување на позадината и комарецот беше извршено во [6]. Интеграцијата во методот за обработка на слика опишана погоре сè уште чека.
[1] Hemmer, C. J., Frimmel, S., Kinzelbach, R. and Gürtler, L.: Глобално затоплување: пионери за тропски заразни болести во Германија? Германски медицински Воченшрифт 132 (2007) 48, стр. 2583-2589
[2] Ватс, Д.М., Бурк, Д.С., Харсион, Б.А., Витмир, Р.Е. и Нисалак, А.: Ефект на температурата врз векторската ефикасност на Aedes aegypti за вирусот Денга 2. Amer.J.Trop.Med.Hyg. 36 (1987) 1, стр. 143-152
[3] Patz, J. A., Martens, W. J., Focks, D. A. and Jetten, T. H.: потенцијал за епидемија на денга треска, како што е проектиран од општите циркулациони модели на глобални климатски промени. Перспективи на здравјето на животната средина 106 (1998) 3, стр. 147-153
[4] Jäger, J., Grigoriev, P., Wolff, V., Fricke-Neuderth, K., Günzel, V. and Schlott, Т.: Автоматско откривање на потенцијално заразни комарци. Во: Пуенте Леон, Ф. (Ур.): Форум Билдверабејтунг 2012. [29.-30. Ноември 2012 година во Регенсбург]. Карлсруе: Научно издание на КИТ 2012 година
[5] Григориев, П., äегер, Ј., Корнек, Ц., Волф, В. и Фрике-Нојдерт, К.: Класификација на видовите на комарци заснована на суперпиксели користејќи го методот „торби на карактеристики“. Во: Пуенте Леон, Ф. (Ур.): Форум Билдверабејтунг 2014. [27.-28. Ноември 2014 година во Регенсбург]. Карлсруе: Научно издание на КИТ 2014, стр. 191–202
[6] äегер,., Волф, В. и Фрике-Нојдерт, К.: Двостепена примена на методот на видливост за откривање на комарци. Во: Пуенте Леон, Ф. (Ур.): Форум Билдверабејтунг 2014. [27.-28. Ноември 2014 година во Регенсбург]. Карлсруе: Научно издаваштво КИТ 2014, стр. 203-214