Name: 저렴한 센서와 곤충 검출 및 분류 플라잉 (동영상) | JoVE Journal
Uploaded: 2014-10-15T15:00:00.000+00:00
Duration: 5 min 16 s
Description: 학습하세요 비용 효율적인 광음향 센서를 활용한 곤충 날개 소리 기반 자동 탐지 및 분류 방법입니다. 이 기술은 실시간 모니터링과 높은 정확도로 생태 연구 및 해충 관리에 활용됩니다.

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우리는이 연구에 자금을 지원하기위한보다 폰 아메리카 재단, 빌 &amp; 멜린다 게이츠 재단, 그리고 상 파울로 연구 재단 (FAPESP)에 감사의 말씀을 전합니다. 우리는 또한이 프로젝트에 대한 그들의 조언을, 캘리포니아 리버 사이드 대학의 곤충학의 부서에서 많은 교수진에게 감사의 말씀을 전합니다.

1 곤충 식민지와 양육 <ol><li> 모기 식민지와 양육 <ol><li> 야생에서 유래 후면 쿨 렉스 tarsalis, 쿨 렉스 quinquefasciatus, 쿨 렉스 stigmatosoma 및 실험실 식민지에서 Aedes aegypti 성인, 개인을 붙 잡았다. </li><li> 표준 실험실 조건에서 에나멜 팬의 후면 모기 유충 (27 ° C, 16 : 8 시간 등 : 1 시간 황혼 / 새벽 기간 어두운 [LD] 사이클), 지상 짐승 차우의 혼합물에 그 광고를 무제한으로 공급하고 맥주 효모 (3 : 1, v : v). </li><li> 200 ㎖의 컵에 모기 번데기를 수집하고 실험 챔버에 배치합니다. 또한, 등장 일주 내에서 실험 챔버로 성인 모기를 대기음. 각 실험 챔버는 같은 종 / 섹스의 20-40 개인이 포함되어 있는지 확인합니다. </li><li> 10 %의 자당과 물 혼합물의 급지 모기 성충 임의로 (ad libitum). 음식 매주 교체합니다. </li><li> PL 일주일에 두 번면 수건을 적셔케이지 내의 습도를 유지하기 위해 실험 챔버의 상부에 그들 에이스. 또한, 전체적인 습도 수준을 유지하도록 항상 챔버 내에 수돗물 200 ㎖의 컵을 놓는다. </li><li> 8 시간 빛 : 16의 실험 챔버를 유지 어두운 [LD] 사이클, 20.5-22 ° C 및 30 % ~ 50 % RH를 실험 기간 동안. </li></ol></li><li> 주택 플라이와 과일 플라이 식민지와 양육 <ol><li> 야생에서 파생 된 실험실 식민지에서 후면 파리 자리의 domestica입니다은 개인을 붙 잡았다. 실험 실에서 야생 초파리 simulans 개인과 후면을 잡아라. </li><li> 표준 실험실 조건에서 플라스틱 욕조에서 후면 파리 자리의 domestica입니다 유충 (12시 12분 시간 등 : 어두운 [LD] 사이클, 26 ° C, 40 % RH) 물, 쌀겨 가루, 알팔파, 효모, 가루 우유의 혼합물. 양육 챔버의 후면 초파리 simulans 유충과 부패의 혼합물에 그 광고를 무제한으로 공급과일. </li><li> 등장 일주 내 실험 챔버에 대기음 성인 파리 자리의 domestica입니다. 성인 초파리 simulans 직접 실험 실에서 사육 할 수 있습니다. 데이터 수집에 앞서, 각 실험 챔버 이상 10 ~ 15 개인 파리 자리의 domestica입니다 또는 20 ~ 30 개인 초파리 simulans에는 포함되어 있지 않습니다 있는지 확인하십시오. </li><li> 물에 무료로 액세스 할 수있는, 설탕, 저지방 탈지 우유 혼합물에 성인 파리 자리의 domestica입니다 수의를 공급. 썩는 과일의 혼합물 급지 성인 초파리 simulans 임의로 (ad libitum). 음식 매주 교체합니다. </li><li> 8 시간 빛 : 16에 실험 챔버를 유지 어두운 [LD] 사이클, 20.5-22 ° C 및 30 % ~ 50 % RH를 실험 기간 동안. </li></ol></li></ol> 실험 챔버에서 2 기록 플라잉 소리 <ol><li> 실험 챔버 설치 참고 : &quot;실험 C를hamber은 &quot;데이터가 기록 된 우리의 실험실에서 설계 케이지를 나타낸다. 이 센서는 매우 저렴합니다. 대량으로 구축하면, 셋업은 $ 10 미만을 위해 제조 될 수있다. <ol><li> 67cm L X 22cm의 폭 x 24.75 cm의 H, 또는 작은 크기 : 30cm L X 20cm의 폭 x 20cm의 H. 실험 챔버는 포토 트랜지스터 배열 및 구성 실험 챔버, 큰 사이즈 중 하나를 구축 포토 트랜지스터 배열을 가리키는 레이저 라인. 주 : 또한, 챔버는 센서 장치뿐만 아니라 곤충에 대한 액세스를 허용하도록 PVC 파이프의 부분에 부착 된 슬리브를 포함하도록 수정된다 Kritter 키퍼로 구성된다. </li><li> 전자 보드에 포토 트랜지스터 배열을 연결합니다. 전자 보드의 출력은 디지털 음성 레코더에 공급 및 MP3 포맷의 오디오 데이터로서 기록된다. 도 1.II의 센서도 1.I에서 챔버의 물리적 버전의 논리 설계를 참조. </li><l난&gt; 곤충의 이탈을 방지하기 위해 내부에 부착 된 메쉬 천의 조각으로 실험 챔버의 뚜껑을 수정한다. NOTE : 곤충 레이저 빔을 가로 질러 날아간 경우, 날개가 부분적으로 광을 흡장 작게 광 변화를 야기. 광 변동은 전류의 변화와 같은 포토 트랜지스터 어레이에 의​​해 포착되고, 신호는 전자 보드 설계 맞춤에 의해 필터링 및 증폭된다. </li></ol></li><li> 비행 곤충에 의해 제작 기록 사운드로 시스템 설정 <ol><li> 전원 공급 장치에 실험 챔버를 연결합니다. 전원을 켜십시오. </li><li> 실험 실에서 레이저 조명과 photoarray을 찾을 수 있습니다. photoarray에 레이저 조명을 맞 춥니 다. 레이저 광은 모든 개별 photodiod 중심까지 챔버의 내부에 부착 photoarray 자석에 대응 실험 챔버의 외측에 자석을 사용 photoarray을 조정, 적절한 정렬을 달성하기 위해,에스. </li><li> 시스템이 제대로 설정되어 있는지 확인하기 위해이 전성 검사를 수행합니다. 참고 : 첫 번째 단계는 시스템이 모든 전선이 제대로 연결되어 전원이 레이저는 사진 배열을 가리키고 있는지 확인하는 것입니다. 두번째 단계는 곤충의 wingbeats의 사운드를 캡처 할 수 있도록 레이저 정렬에 추가 확인을 수행하는 것이다. <ol><li> 오디오 잭에 (오히려 레코더보다) 헤드폰을 연결합니다. 레이저 광의 평면을 깨고, photoarray 근처에 그리고 실험 챔버 밖으로 손 런지. 확인 레이저 표시등이 켜져 있는지 확인합니다 (그것은 빛의 레드 빔 될 것입니다) 당신은 당신의 손으로 빛의 비행기를 몇 번을 깰 것이다. 당신의 손과 광선의 외출로 소음 레벨의 변화를 듣습니다. 만약 가청 차이를 검출하는 경우, 센서가 큰 물체의 움직임에 의해 생성 된 사운드를 캡처 할 수있다. 성공하면 헤드폰이 제대로 연결되어 있는지 확인하십시오, 그렇지 않으면 다음 전성 검사로 이동하고레이저가 photoarray 가리키는되어 있는지 여부를 확인합니다. 손의 사운드와 실험 챔버 밖으로 이동들을 수에 따라 때까지 photoarray을 조정합니다. </li><li> 자동 칫솔에 전기 배선의 얇은 조각을 연결합니다. 칫솔의 전원을 켜고 및 phototarray에 가까운 실험 실에서 배선을 뛰어. 이 이동함에 따라 레이저 광 배선의 조각을 타격되어 있는지 확인합니다. 만약 가청 주파수에서 변화를 검출하는 경우의 배선 부분은 레이저 광의 평면을 중단 할 때, 시스템은 작은 물체 즉, 곤충 소리의 움직임에 의해 생성 된 사운드를 캡처 할 준비가되어있다. 당신이 소리의 차이를 감지하지 않는 경우, 레이저 조명과 photoarray를 다시 정렬 2.2.2 단계로 돌아갑니다. </li></ol></li><li> 시스템이 적절하게 설정 한 후, 뚜껑을 닫고 곤충을 추가합니다. </li></ol></li><li> 데이터 수집 : 비행 곤충에 의해 제작 기록 사운드 <ol><li> 레코더를 켜고 voic을다음의 정보를 포함하는 전자 주석 : 실험 챔버 내의 종의 이름, 곤충, 날짜 및 시간, 현재 주변 RT 및 상대 습도의 나이. 녹음을 일시 중지합니다. </li><li> 오디오 케이블을 통해, 시스템에 레코더를 연결하고, 기록을 재개. 다음 녹음을 중지, 삼일에 기록하는 레코더를 둡니다. </li><li> PC에 새 폴더에 레코더에서 데이터를 다운로드합니다. 데이터를 삭제하여 레코더 비우기. </li><li> 나머지 곤충이 죽어 없었다 케이지에서 살아 남은 5 개 이상의 곤충이 더 없을 때까지 위의 기록 과정을 반복합니다. </li></ol></li></ol> 3 센서 데이터 처리 및 비행 곤충에 의해 제작 사운드의 검출 <ol><li> 비행 곤충에 의해 제작 소리를 감지하는 소프트웨어를 사용합니다. 주 : 소프트웨어 (검출 알고리즘)은 실시간보다 훨씬 빠르다. 그것은 DAT의 즉, 삼일, 기록 세션을 처리하기 미만 3 시간 소요, 2.00 GHz의 8 기가 바이트 RAM에서 인텔 (R) 코어 ™ CPU를 표준 시스템에. <ol><li> 기록 세션에서 데이터를 포함하는 각 폴더에 대해 곤충 소리를 검출하는 검출 소프트웨어를 실행. 소프트웨어, 오픈 MATLAB을 실행하고 DATADIR은 기록 데이터의 디렉토리입니다 명령 창에 &quot;circandian_wbf (DATADIR)&quot;를 입력합니다. 그런 다음 시작하려면 &quot;입력&quot;키를 누릅니다. 참고 : 참조 # 16에서 검출 소프트웨어 circadian_wbf를 다운로드합니다. </li><li> 알고리즘이 종료 될 때까지, 다음 검출 결과를 확인 기다린다. 이 알고리즘의 출력을 검색 한 모든 곤충 DATADIR 이전 단계와 동일하다 &quot;DATADIR의 _extf&quot;라는 이름의 새 폴더에 소리가 난다. 각 사운드 파일은 디지털 필터는 노이즈를 제거하기 위해 적용하여 원래 것의 기록으로부터 추출 된 1 초 긴 오디오 클립이다. 감지 된 각 사운드의 발생 시간은 &quot;DATADIR _time.mat &amp;이라는 이름의 파일에 저장됩니다# 8221 ;. 그림 2에서 검출 된 곤충 소리의 예를 관찰한다. </li></ol></li><li> 탐지 알고리즘 <ol><li> 기록을 통해 슬라이드 0.1 초 긴 슬라이딩 윈도우를 사용합니다. 슬라이딩 윈도우는 기록의 시작 부분에서 시작한다. 각 창은 아래의 단계를 따릅니다. <ol><li> 현재 윈도우의 기본 주파수를 계산한다. </li><li> 기본 주파수가 100 Hz에서 1200 Hz에서의 범위이면, 다음을 수행 <ol><li> 기록에서 현재 창에서 중심으로 한 초 긴 오디오 클립을 추출; 클립의 노이즈를 제거하고 폴더 &quot;DATADIR의 _extf&quot;으로 필터링 된 오디오를 저장하는 디지털 필터를 적용합니다. </li><li> 파일 &quot;DATADIR의 _time&quot;로 현재 윈도우의 발생 시간을 절약 할 수 있습니다. </li><li> 즉시 추출 된 오디오 클립을 다음 지점으로 슬라이딩 윈도우를 이동합니다. </li></ol></li><li> 기본 FR 경우equency Hz에서 100 Hz에서 1200까지의 범위 내에서, 단순히 전방 슬라이딩 윈도우 0.01 초 이동 NOT이다. </li></ol></li><li> 슬라이딩 윈도우는 기록의 끝에 도달 할 때까지 프로세스를 반복한다. </li></ol></li></ol> 4 곤충 분류 <ol><li> 그냥 비행 사운드를 사용 베이지안 분류 참고 : 베이지안 분류기는 가장 가능성있는 클래스에 객체를 분류 확률 분류이다. <ol><li> 사운드 기능 계산 <ol><li> 각 곤충 사운드를 들어 이산 푸리에 변환을 이용하여 사운드 (DFT)의 주파수 스펙트럼을 계산한다. 주파수 범위에 대응하는 데이터 만이 지점을 포함하는 주파수 스펙트럼을 잘라 : 100 Hz에서 2000 Hz에서한다. 절단 된 주파수 스펙트럼이어서 곤충 사운드의 &quot;대표&quot;로 분류에 사용된다. 주 : DFT는 주파수 영역에서 시간 영역 신호를 변환 알고리즘이다. 그것은 부이입니다LT-에서 대부분의 프로그래밍 라이브러리의 기능,이 한 줄의 코드로 프로그램에서 호출 할 수 있습니다. </li></ol></li><li> 베이지안 분류기를 교육 <ol><li> 사운드 기능을 사용하여 사후 확률 분포를 배울 수있는 KNN 밀도 추정 방법 (14)를 사용합니다. KNN 접근 방식, 훈련 단계는 훈련 데이터 집합을 구축하는 것입니다. <ol><li> 랜덤 곤충의 각 종에 대해 수집 된 데이터로부터 곤충 사운드 샘플 번호. </li><li> 4.1.1의 단계에 따라 각 샘플링 사운드를 절단 된 주파수 스펙트럼을 계산한다. 함께 샘플 &#39;클래스 레이블 (곤충 종의 이름)와 절단 된 스펙트럼은 훈련 데이터 집합을 구성. </li></ol></li></ol></li><li> 알 수없는 곤충을 분류하는 베이지안 분류기를 사용하여 <ol><li> 미지의 곤충 소리 절두 주파수 스펙트럼을 계산한다. </li><li> unknow의 절단 된 스펙트럼 사이의 유클리드 거리를 계산n 개의 개체 및 훈련 데이터 집합의 모든 절단 스펙트럼. </li><li> 상단 K (이 논문에서 K = 8) 훈련 데이터 셋의 알 수없는 개체의 가장 가까운 이웃을 찾아보십시오. 클래스로 분류되어 가기 K 가까운 이웃의 분수로 클래스에 속하는 알 곤충 사운드의 사후 확률을 계산한다. </li><li> 가장 높은 사후 확률을 갖는 클래스 미지의 객체를 분류. </li></ol></li></ol></li><li> 곤충 24 시간주기 리듬 : 분류에 기능 추가 <ol><li> , 곤충의 각 종의 생체 리듬 곤충 소리의 발생 시간, 클래스 에어컨 분포를 알아보십시오. <ol><li> 검색 결과에서 각 사운드 (CF 섹션 3.2)의 발생 시간을 얻습니다. </li><li> 각 종, 곤충 소리 발생 시각의 히스토그램을 구축. </li><li> 히스토그램의 영역이 하나가되도록 히스토그램 정규화. 정상화 된 히스토그램은 주어진 종의 생체 리듬이다. 이것은 특정 기간 내에 비행, 그 종, 곤충을 관찰 할 확률을 말한다. </li></ol></li><li> &quot;곤충 소리&quot;및 생체 리듬을 조합하여 불명 &quot;곤충 소리&quot;분류 <ol><li> 미지의 곤충 소리가 발생한 시간에 특정 지점이 주어 클래스의 생체 리듬에 기초하여 클래스의 곤충을 관찰 할 확률을 얻었다. 주 : 생체 리듬이 확률 분포이다. 또한, 하루 중 특정 시간에 특정 곤충의 종에 의해 생성 된 소리를 검출하는 확률을 지정하는 배열이다. 시간이 주어진 후에 그래서, 하나는 단순히 확률을 얻을 수있는 배열을 확인할 수 있습니다. </li><li> 알 수없는 소리가 사운드 기능을 사용하여 클래스에 속한 사후 확률을 계산하기 4.1.2의 단계를 따릅니다. 이리저리 결과를 사후 확률을 곱하면새로운 사후 확률을 얻을 수있는 이전 단계를 m. </li><li> 새로운 높은 사후 확률을 갖는 클래스에 &quot;미지의 음성을&quot;분류. </li></ol></li></ol></li><li> 분류 한 번 더 기능을 추가 : 곤충 지리적 분포를 <ol><li> 관심의 어느 역사 기록에서 발표 된 자료, 관련 문헌에서 종의 지리적 분포를 알아보기, 또는 단순히 현장 기술자 / 생물 학자에서 첫 손 지식을 수집합니다. 도 7에 도시 된 바와 같이 설명을 위하여, 그래픽 분포의 시뮬레이션을 사용한다. </li><li> &quot;비행 소리&quot;및 두 개의 추가 기능을 사용하여 &quot;알 수없는 곤충 소리를&quot;분류. <ol><li> 곤충 사운드가 ​​인터셉트 된 지리적 위치를 감안할 때, 종 분포의 그래픽을 사용하여 특정 위치에서 클래스 곤충 관찰의 확률을 계산한다. <ol><li> 4.2.2의 단계에 따라ND &quot;미지의 사운드가&quot;사운드 기능 및 생체 리듬을 사용하여 클래스에 속하는 사후 확률을 계산한다. 새로운 사후 확률을 얻기 위하여, 이전 단계의 결과로이 단계의 결과를 곱한다. </li></ol></li><li> 새로운 높은 사후 확률을 갖는 클래스에 &quot;미지의 음성을&quot;분류. </li></ol></li></ol></li><li> 기능 추가를위한 일반 프레임 워크 <ol><li> 기본 분류로 단지 사운드 기능을 사용 베이지안 분류기를 생각해 보자. 분류에 새로운 기능을 추가하려면 아래의 단계를 따르십시오. <ol><li> 교육 단계에서 새로운 기능의 클래스 에어컨 밀도 함수를 배운다. </li><li> 분류 단계에서, &quot;알 사운드&quot;의 새로운 기능 부여, 이전 단계에서 학습 밀도 함수를 이용하여 클래스의 기능을 관찰 할 확률을 계산한다. 홍보에 새로운 가능성을 곱단지 홀수 특징에 기초하여 계산 된 클래스에 속하는 &quot;알 사운드&quot;에 대응 evious 사후 확률은 새로운 사후 확률을 얻었다. 새로운 높은 사후 확률을 갖는 클래스 미지의 객체를 분류. </li></ol></li></ol></li></ol>

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저자는 그들이 더 경쟁 금전적 이해 관계가 없다고 선언합니다.

여기에 설명 된 센서 / 분류 프레임 워크는 비행 곤충의 저렴하고 확장 가능한 분류를 할 수 있습니다. 시스템에 의해 달성 정확도는 상용 제품의 개발을 허용하도록 충분하고 곤충학 연구에 유용한 도구가 될 수있다. 정확하고 자동 비행 곤충을 분류하기 위해 저렴하고 비 침습적 센서를 사용하는 능력은 곤충학 연구에 상당한 영향을 미칠 것입니다. 예를 들어, 곤충 벡터를 카운트하고 분류하는 분야에서 시스템을 배치하여, 시스템은, 말라리아에 대처하기 위해 중재 / 억제 프로그램을 계획하는데 사용될 수있다 제조 실시간 정보를 타겟 종의 실시간 카운트를 제공 할 수있다. 또한, 시스템은 자동으로 곤충 성을 분리 할 수 있고, 따라서 수동 곤충 sexing의 지루하고 시간 소모적 인 작업에서 멸균 곤충 기법 (15)에 작업 무료 곤충 학자에 사용될 수있다. &lt;/ P&gt; 본 시스템에서, 가장 중요한 단계는 적절하게 데이...

자동으로 비행의 부수적 인 사운드를 사용하여 곤충을 분류하는 아이디어는 초기 컴퓨터의 일 시중에서 판매하는 오디오 녹음 장비 1 거슬러 올라간다. 그러나, 약간의 진전이 개입 수십 년 동안이 문제에 만들어졌다. 이 추구하는 진보의 부족은 여러 가지 관련 요인에 기인 할 수있다. 첫째, 유효 센서 부족 데이터 수집이 곤란했다. 데이터를 수집하는 대부분의 노력은 음향 마이크 2-5을 사용했다. 이러한 장치는 매우 희박한 및 저품질 데이터 결과 및 잡음 환경에서 주변 잡음을 바람에 매우 민감하다. 둘째, 이러한 데이터 품질 문제를 복잡하게하는 것은 많은 연구자가 매우 복잡 분류 모델, 특히 신경망 6-8을 배우고 시도했다는 사실이다. 예 불과 수십와 복잡한 분류 모델을 배우고 시도,오버 피팅위한 조리법이다. 셋째, 취득 데이터의 성사는 많은 연구자들은 300 인스턴스 9 이하로 몇 가지로, 매우 제한된 데이터로 분류 모델을 구축하려고 시도한 것을 의미하고있다. 그러나, 정확한 분류 모델을 구축하기위한, 더 많은 데이터가 10-13 나은 것으로 알려져있다. 이 작품은 세 가지 문제를 해결합니다. 광학 (오히려 음향보다) 센서는 소음과 주변 소리를 바람에 완전 불변으로, 멀리 m에서 곤충 비행의 &quot;소리&quot;기록하는 데 사용할 수 있습니다. 이 센서 레이블 교육 인스턴스 결합 이전의 모든 노력보다 훨씬 더 많은 데이터를 수백만의 기록을 허용하고, 따라서 그 괴롭혔다을 통해 피팅 이전의 연구 노력을 피할 수있다. 그 아래에 표시되는 원칙적인 방법은 분류 모델에 추가 정보를 통합 할 수 있습니다. 이 추가 정보는 quotidian로와 같이 할 수있다날짜 시간으로 구하기 쉬운, 그러나 아직도이 모델의 정확도에 상당한 이득을 생산하고 있습니다. 마지막으로, 우리는 수집 된 데이터의 엄청난 양의 우리가 간단하고 정확하고 강력한 분류를 생산하는 &quot;데이터의 불합리한 효과&quot;열을 활용할 수 있다는 사실이 처음으로 밝혀졌다. 요약하면, 비행 곤충의 분류는 연구 실험실에서 만든 반신 반의 청구를 넘어서 지금은 실제 배포 할 준비가되었습니다. 이 연구에서 제시된 센서와 소프트웨어는 전 세계적으로 그들의 연구를 가속화 할 강력한 도구를 연구자를 제공 할 것입니다.

<table><tbody><tr><td>오디오 레코더: ICD-PX312</td><td>Sony</td><td>4-267-065-11(2)</td><td>8GB microSD 추가 메모리</td></tr><tr><td>포함 Insectary</td><td>Lee's Aquarium & 애완 동물 제품.</td><td>20088 HerpHaven&reg;, 대형 직사각형</td><td>길이 14 1/2" x 너비 8 3/4" x 높이 9 3/4". 곤충을 수용하도록 개조되었습니다.</td></tr><tr><td>레이저 라인 발생기, 650nm(빨간색)</td><td>Apinex(www.apinex.com)</td><td>LN60-650</td><td>5mW. 이것은 교사의 레이저 포인터와 유사한 저전력 레이저입니다.</td></tr> 포토<tr><td>다이오드 어레이</td><td>VISHAY SEMICONDUCTOR&nbsp; TEFD4300&nbsp; 핀 포토다이오드, 650NM, 20DEG, T1</td><td>TEFD4300</td><td>우리는 병렬로 연결된 15개의 포토다이오드로 구성된 맞춤형 어레이를 만들었습니다.</td></tr><tr><td>아날로그-디지털 컨버터 집적 회로</td><td>우리 연구실</td><td></td>에서 맞춤 제작 <td>이 제품은 직접 만들었지만 쉽게 구할 수 있는 상용 제품인 Gino PCF8591 AD/DA Converter는 동일한 기능을 제공합니다.</td></tr></tbody></table>

저렴한 센서와 곤충 검출 및 분류 플라잉

Flying Insect Detection and Classification with Inexpensive Sensors

정확하게 비행 곤충을 분류 할 수있는 저렴하고 비 침습적 시스템은 곤충학 연구에 중요한 의미를 가지고 있고, 모두 의료 및 농업 곤충학 벡터 및 해충 방제에 많은 유용한 응용 프로그램의 개발을 허용합니다. 이 감안할 때, 지난 육십년이 작업에 전념 많은 연구 노력을 보았다. 그러나 현재이 연구 중 어느 것도 지속적인 영향이 없었습니다. 이 작품에서, 우리는 의사 음향 광학 센서는 뛰어난 데이터를 생성 할 수 있음을 보여; 추가 기능을 모두 내장하고 곤충의 비행 행동에 대한 외부 것으로, 곤충 분류를 개선하기 위해 이용 될 수있다; 베이지안 분류 방법은 효율적으로 피팅을 통해 - 매우 견고 분류 모델을 배울 수 있습니다, 그리고 일반적인 분류 프레임 워크는 쉽게 기능의 임의의 수를 통합 할 수 있습니다. 우리는 이전의 모든 작품 콤비 난쟁이 대규모 실험과 연구 결과를 보여네드, 곤충의 수와 고려 종의 수에 의해 측정.

두 실험은 여기에 제시되어있다. 두 실험을 위해 사용 된 데이터는 무작위로 10 만 개체가 포함 된 데이터 집합에서 샘플링되었다. 첫 번째 실험은 정확히 곤충 종 / 성별을 분류하는 분류의 제안 기능을 나타낸다. 분류 정밀도로 분류 할 곤충에 의존 같이, 분류의 정확도에 대한 단일 절대치 리더에게 시스템의 성능에 대한 좋은 직관을주지 않을 것이다. 대신, 오히려 곤충의 고정 된 세트에 대한 분류의 정확도를보고하는 것보다, 분급 종의 점진적 증가를 데이터 세트에 적용하고, 따라서 분류 어려움을 증가시킨다. 데이터 세트는 곤충의 단 2 종으로 시작되었다; 각 단계에서, 하나 이상의 종 (또는 성적 동종 이형 종의 단일 성)을 첨가하고, 분류자는 증가를 분류하는 데 사용종의 수 (새로운 데이터 세트). 곤충의 열 클래스 (같은 다른 클래스를 계산 같은 종에서 다른 남녀) 총 각 클래스에서 5000 모범으로 간주되었...

우리는 자동으로 그리고 정확하게 검출 카운트, 그리고 그들의 비행 사운드에 기초하여 곤충 비행 분류 저렴 비침 가상 음향 광학 센서를 사용하는 시스템을 제안 하였다.

An inexpensive, noninvasive system that could accurately classify flying insects would have important implications for entomological research, and allow ...

이 절차의 전반적인 목표는 날개 박동 소리를 기반으로 날아다니는 곤충을 감지하고 식별하는 것입니다. 이는 먼저 유사 음향 센서를 사용하여 실험실의 소리를 지속적으로 녹음함으로써 수행됩니다. 두 번째 단계는 원시 녹음에서 곤충 비행 소리를 자동으로 감지하는 것입니다.마지막 단계는 감지된 날아가는 소리를 자동으로 분류하여 곤충 종과 성별을 식별하는 것입니다. 궁극적으로 그림과 표는 분류 정확도를 보여주는 데 사용됩니다. 이 기술의 주요 장점은 간단하고 저렴하며 스티키 트립 및 중보 트립과 같은 현재 방법처럼 유비쿼터스하게 만들 수 있지만 더 높은 정확도 및 실시간 모니터링과 같은 디지털 이점이 있다는 것입니다.실험을 시작하려면 표준 실험실 조건에서 에나멜 팬에 모기 유충을 후방화합니다. 갈은 설치류 차우와 맥주 효모의 혼합물을 3:1 비율로 먹입니다. 다음으로, 200ml 컵에 모기 강아지를 모으거나 성모를 모아 실험실에 넣습니다.각 실험실에 같은 종과 성별의 개체 20-40명이 있는지 확인한다. 성충 모기, 10% 자당과 물을 섞은 모기를 먹고, 일주일에 한 번 먹이를 교체하고, 일주일에 두 번 촉촉한 면 수건을 솜수건으로 교체하고, 습도를 유지하기 위해 실험실 위에 올려놓는다. 또한 챔버에 항상 200 밀리리터 컵의 수돗물을 보관하십시오.실험 기간 동안 섭씨 20.5도에서 22도, 습도 30에서 50%까지 16시간에서 8시간 동안 밝음에서 어둡게 실험실을 유지합니다. 실험 챔버를 전원 공급 장치에 연결하고 전원을 켭니다. 레이저가 모든 개별 포토 다이오드의 중앙에 올 때까지 자석을 조정하여 레이저 조명을 포토 어레이에 정렬합니다.다음으로, 먼저 시스템에 전원이 공급되고 레이저가 사진 배열을 가리키고 있는지 확인하여 두 가지 온전성 검사를 수행합니다. 둘째, 스피커를 오디오 잭에 연결하여 레이저와 사진 어레이의 정렬이 소리를 캡처할 수 있는지 확인합니다. 레이저 소스 끝 근처의 케이지 안팎으로 손을 집어넣습니다.레이저 광선이 손에 있는지 확인하고 소리가 변하는지 들어보십시오. 손이 들어가고 나갈 때 전자 칫솔에 끈을 연결하고 칫솔을 켭니다. 레이저 조명이 켜져 있는지 확인하십시오.그런 다음 현을 레이저 평면으로 옮기고 소리가 변하는지 들어보십시오. 시스템이 제대로 설정되면 케이지에 곤충을 추가하고 뚜껑을 닫습니다. 데이터 수집을 시작하려면 녹음기를 켜고 다음 정보가 포함된 음성 주석을 만들고 녹음을 일시 중지합니다.그런 다음 레코더를 시스템에 연결하고 3일 동안 녹음을 다시 시작합니다. 레코더에서 새 폴더로 데이터를 다운로드하고 데이터를 삭제하여 레코더를 비웁니다. 남은 곤충이 죽고 우리에 살아있는 곤충이 5마리 이상 남지 않을 때까지 기록 과정을 반복합니다.데이터를 처리하려면 기록 세션의 데이터가 포함된 각 폴더에 대해 생체 리카디안 WBF 검출 소프트웨어를 실행하고, MATLAB을 연 후 명령 창에 입력하여 MATLAB 작업 디렉터리를 코드 디렉터리로 변경하고 코드 생체 WBF를 실행합니다. 그런 다음 Enter 키를 눌러 시작합니다. 알고리즘이 종료되면 알고리즘이 출력하는 감지 결과를 새 폴더에서 확인하면 분류기는 표에서 알 수 있듯이 5종 이하의 곤충을 분류할 때 96% 이상의 정확도를 달성하며, 이는 클래스 수가 증가함에 따라 얻은 분류 정확도를 표시합니다.클래스 수가 10개로 증가하면 정확도가 79% 이하로 떨어지지 않습니다.이 타닌은 분리 프로그램을 효과적으로 계획하는 데 사용할 수 있는 실제 정보를 생성하여 물질과 같은 선발성 질병과 싸우는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 농부들이 밭의 해충을 모니터링하여 작물에 대한 사고 피해의 확산을 제한하는 데 도움이 될 수 있습니다.

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Research

연구

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Bioengineering

생명공학

우리는 초기 변성 단계에서 Manduca sexta에 전극을 이식하는 새로운 수술 절차를 제시합니다. 이 기술을 사용하면 신경근 조직과 기계적으로 안정적이고 전기적으로 신뢰할 수 있는 결합을 통해 비행 신경생리학 역학을 연구할 수 있습니다. 우리는 또한 곤충 요에 대한 밧줄 연구를 위한 새로운 자기 부상 플랫폼을 제시합니다.

곤충 비행 동작 모니터링에 대한 초기 변성 삽입 기술

우리는 자율 로봇에서 EAG(electroantennogram) 형태로 곤충 안테나를 사용하기 위한 프로토콜을 설명합니다. 당사의 실험적인 설계로 하루 이내에 안정적인 녹음이 가능하며 최대 10Hz까지 개별 냄새 패치를 해결할 수 있습니다. 후각 검색을위한 EAG 센서의 효율성은 로봇을 냄새 소스로 운전하는 것으로 입증됩니다.

후각 검색을위한 자율 로봇에 곤충 Electroantennogram 센서를 사용하여

곤충의 비행은 여러 요인의 영향을 받으며 분산 경향은 곤충 생태학 및 생물학적 방제 전략을 이해하는 데 중요한 변수입니다. 우리는 곤충의 밧줄 비행 매개 변수를 측정하기 위해 간단하고 상대적으로 저렴하며 유연한 비행 밀의 구성과 사용에 대해 설명합니다.

곤충에 닿는 비행의 연구에 대한 간단한 비행 밀

냄새 소스 지역화하는 능력 벌레의 생존에 필요한 인공 냄새 추적에 적용될 것으로 기대된다. 곤충 제어 로봇은 실제 silkmoth에 의해 구동 로봇 플랫폼을 통해 곤충의 냄새 추적 능력을 평가하기 위해 우리가 할 수있다.

곤충 제어 로봇 : 이동 로봇 플랫폼은 곤충의 냄새 추적 능력을 평가하는

우리는 저렴 한 가격과 작은 비행 밀, 일반적으로 사용 가능한 항목으로 건설 개발과 실험에서 쉽게 사용. 이 장치를 사용 하 여, 우리 ambrosia 딱정벌레, 오리너구리 quercivorus의 비행 능력을 측정.

저가, 소형, 그리고 쉽게 생성 된 비행 밀을 사용 하 여 신들의 딱정벌레, 오리너구리 Quercivorus (무라야마)의 비행 능력을 측정

곤충 출현 패턴의 측정 정밀도를 요구 한다. 기존 시스템은 반자동된만 샘플 크기 제한 됩니다. 우리는 신흥 곤충의 큰 숫자의 출현의 시간을 정확 하 게 측정을 마이크로컨트롤러를 사용 하는 시스템을 설계 하 여 이러한 문제를 해결.

곤충 출현 패턴의 검출을 위한 정확 하 고 자치 시스템

여기, 우리는 건설 및 기술 바람 터널의 사용 냄새 중재 곤충과 행동 분석에 대 한. 바람 터널 설계와 시각적 자극 없이 여러 방법으로 악취 소스 출시를 촉진 한다. 풍 동 실험은 행동 활성 휘발성 화학 물질을 식별 하는 중요 한 방법.

냄새에 대 한 바람 터널 중재 곤충 행동 분석 실험

이 프로토콜은 보다 유연한 비행 밀 설계를 만들기 위해 메이커 스페이스에 있는 3차원(3D) 프린터와 레이저 커터를 사용합니다. 이 기술을 사용하여 연구원은 테더드 곤충 비행 연구를 위해 비행 공장을 건설할 때 비용을 절감하고 설계 유연성을 향상시키며 재현 가능한 작업을 생성할 수 있습니다.

테더드 곤충 비행 연구를 위한 향상된 비행 밀 구축

이 연구는 실크모스 안테나를 기반으로 하는 바이오 하이브리드 악취 감지 드론을 위한 실험 프로토콜을 소개합니다. 실크모스 안테나를 이용한 실험용 일란텐노그램 장치의 작동이 제시되고, 나선형 서지 알고리즘을 이용하여 악취 원 국소화를 위해 설계된 바이오 하이브리드 드론의 구조가 더해있다.

악취원 국산화용 실크모스 안테나를 이용한 일탄텐노그래피 기반 바이오 하이브리드 악취 감지 드론

야행성 비행 곤충에 대한 야간 인공 조명 (ALAN)의 영향을 연구하려면 샘플링을 야간에만 국한시켜야합니다. 이 프로토콜은 연구자가 복제 증가로 사용자 정의 기간에 샘플링 할 수있는 저비용 자동 비행 요격 트랩을 설명합니다.

밤에 인공 조명에 끌리는 비행 곤충의 시간적 하위 샘플링을위한 저비용 자동 비행 요격 함정

이 프로토콜은 곤충에 대한 고조파 레이더 태그를 생성, 연결 및 추적하는 방법을 제공합니다.

곤충 추적을 위한 Harmonic Radar 태그: 가볍고 저렴하며 접근하기 쉽습니다.

학습하세요 비용 효율적인 광음향 센서를 활용한 곤충 날개 소리 기반 자동 탐지 및 분류 방법입니다. 이 기술은 실시간 모니터링과 높은 정확도로 생태 연구 및 해충 관리에 활용됩니다.

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