Wykrywanie i klasyfikacja owadów latających za pomocą niedrogich czujników
15 października 2014
Zaproponowaliśmy system, który wykorzystuje niedrogie, nieinwazyjne pseudoakustyczne czujniki optyczne do automatycznego i dokładnego wykrywania, liczenia i klasyfikowania owadów latających na podstawie ich dźwięku lotu.
Ogólnym celem tej procedury jest wykrycie i identyfikacja owadów latających na podstawie dźwięku ich uderzeń skrzydeł. Osiąga się to poprzez użycie najpierw pseudoczujnika akustycznego do ciągłego nagrywania dźwięku w komorze eksperymentalnej. Drugim krokiem jest automatyczne wykrywanie odgłosów latania owadów z surowego nagrania.
Ostatnim krokiem jest automatyczna klasyfikacja wykrytych dźwięków latania w celu identyfikacji gatunku i płci owadów. Ostatecznie rysunki i tabele służą do pokazania dokładności klasyfikacji. Główną zaletą tej techniki jest to, że jest prosta, niedroga i może być tak wszechobecna, jak obecne metody, takie jak lepkie podróże i podróże wstawiennicze, ale z zaletami cyfrowymi, takimi jak większa dokładność i monitorowanie w czasie rzeczywistym.
Aby rozpocząć eksperyment, należy umieścić larwy komarów w emaliowanych patelniach w standardowych warunkach laboratoryjnych. Nakarm je mieszanką mielonej karmy dla gryzoni i drożdży piwnych w proporcji trzy do jednego. Następnie zbierz poczwarki komarów w kubkach o pojemności 200 mililitrów lub zbierz dorosłe komary i umieść je w komorach doświadczalnych.
Upewnij się, że każda komora doświadczalna zawiera od 20 do 40 osobników tego samego gatunku i płci. Jedz dorosłe komary, 10% mieszankę sacharozy i wody i wymieniaj jedzenie raz w tygodniu, wilgotne i bawełniane ręczniki dwa razy w tygodniu i umieszczaj je na komorach doświadczalnych, aby utrzymać wilgotność. Ponadto przez cały czas trzymaj w komorze 200-mililitrową filiżankę wody z kranu.
Utrzymuj komory eksperymentalne w 16-8-godzinnym cyklu od jasnego do ciemnego w temperaturze od 20,5 do 22 stopni Celsjusza i wilgotności od 30 do 50% przez cały czas trwania eksperymentu. Podłącz komorę doświadczalną do zasilania i włącz zasilanie. Dopasuj światła laserowe do matrycy fotograficznej, regulując magnesy, aż laser zostanie wyśrodkowany na wszystkich poszczególnych diodach fotograficznych.
Następnie wykonaj dwie kontrole poprawności, najpierw upewniając się, że system jest zasilany, a laser jest skierowany na matrycę zdjęć. Po drugie, podłącz głośnik do gniazda audio, aby sprawdzić, czy wyrównanie lasera i matrycy fotograficznej jest w stanie przechwytywać dźwięk. Zanurz rękę w klatce i wyjmij ją z klatki w pobliżu końca źródła lasera.
Upewnij się, że światło lasera znajduje się na dłoni i słuchaj, aby zobaczyć, czy dźwięk się zmienia. Gdy ręka wchodzi i wysuwa się, przymocuj sznurek do elektronicznej szczoteczki do zębów i włącz szczoteczkę do zębów. Upewnij się, że światło lasera jest włączone.
Następnie przesuń strunę do płaszczyzny lasera i posłuchaj, czy dźwięk się zmieni. Po prawidłowym skonfigurowaniu systemu dodaj owady do klatki i zamknij pokrywę. Aby rozpocząć zbieranie danych, włącz dyktafon i utwórz adnotację głosową zawierającą następujące informacje, a następnie wstrzymaj nagrywanie.
Następnie podłącz rejestrator do systemu i wznów nagrywanie na trzy dni. Pobierz dane z rejestratora do nowego folderu i opróżnij rejestrator, usuwając dane. Powtarzaj proces rejestrowania, aż pozostałe owady umrą, a w klatce pozostanie przy życiu nie więcej niż pięć owadów.
Aby przetworzyć dane, uruchom oprogramowanie do wykrywania okołodobowego WBF dla każdego folderu zawierającego dane z sesji nagrywania, otwórz MATLAB i wpisz w oknie poleceń, aby zmienić katalog roboczy MATLAB na katalog kodu i uruchom kod okołodobowy WBF. Następnie naciśnij enter, aby rozpocząć. Po zakończeniu działania algorytmu sprawdź wyniki wykrywania, które algorytm wyprowadza w nowym folderze, klasyfikator osiąga ponad 96% dokładności przy klasyfikowaniu nie więcej niż pięciu gatunków owadów, jak pokazano w tabeli, która wyświetla dokładność klasyfikacji uzyskaną przy rosnącej liczbie klas.
Gdy liczba klas wzrasta do 10, dokładność nigdy nie jest mniejsza niż 79%Ten taninik może pomóc w walce z chorobami inwentaryzowanymi, takimi jak materiał, dostarczając prawdziwych informacji, które można wykorzystać do skutecznego zaplanowania programu separacji. Może również pomóc rolnikom w ograniczeniu rozprzestrzeniania się przypadkowych uszkodzeń ich upraw poprzez monitorowanie szkodników na polu.
Wyświetl pełny transkrypt i uzyskaj dostęp do tysięcy filmów naukowych
Przegląd
Niniejsze badanie przedstawia system wykorzystujący tanie, nieinwazyjne pseudoakustyczne czujniki optyczne do wykrywania, klasyfikacji i liczenia latających owadów na podstawie dźwięków trzepotania ich skrzydeł. Metoda ta stanowi cyfrową alternatywę dla tradycyjnych technik monitorowania owadów, zapewniając wyższą dokładność oraz dane w czasie rzeczywistym.
Kluczowe elementy badania
Dziedzina nauki
- Monitorowanie owadów
- Technologia czujników akustycznych
- Klasyfikacja gatunków
Wstęp
- Tradycyjne metody monitorowania owadów obejmują pułapki lepowe i pułapki przechwytujące.
- Metody te mogą charakteryzować się ograniczoną dokładnością i utrudnionym zbieraniem danych w czasie rzeczywistym.
- Postępy w technologii detekcji akustycznej stwarzają nowe możliwości wykrywania owadów.
- Zrozumienie populacji owadów ma kluczowe znaczenie dla badań ekologicznych i zwalczania szkodników.
Cel badania
- Opracowanie systemu automatycznego wykrywania dźwięków wydawanych przez latające owady.
- Klasyfikacja wykrytych dźwięków w celu identyfikacji gatunku i płci owada.
- Wykazanie zalet tej metody w porównaniu do tradycyjnych technik monitoringu.
Zastosowane metody
- Ciągłe rejestrowanie dźwięku przy użyciu czujników pseudoakustycznych w komorze eksperymentalnej.
- Automatyczne wykrywanie dźwięków lotu owadów z surowych nagrań audio.
- Klasyfikacja wykrytych dźwięków w celu określenia gatunku i płci.
- Wykorzystanie rycin i tabel do przedstawienia wyników dokładności klasyfikacji.
Główne wyniki
- System z powodzeniem wykrył i sklasyfikował różne gatunki latających owadów.
- Wyniki wykazały wyższą dokładność w porównaniu z metodami tradycyjnymi.
- Zademonstrowano możliwości monitorowania w czasie rzeczywistym.
- Metoda jest kosztowo efektywna i łatwa w implementacji.
Wnioski
- Niniejsze badanie przedstawia realną alternatywę dla monitorowania owadów.
- Zaproponowany system zwiększa dokładność i efektywność wykrywania latających owadów.
- Przyszłe zastosowania mogą doprowadzić do usprawnienia monitoringu ekologicznego oraz strategii kontroli szkodników.
Najczęściej zadawane pytania
Znaczenie dla przemysłu
Niniejsza praca prezentuje niedrogi, nieinwazyjny system czujników do wykrywania i klasyfikowania latających owadów na podstawie dźwięków uderzeń skrzydeł, stanowiący skalowalną alternatywę dla tradycyjnych metod monitoringu entomologicznego. Podejście to dostarcza wysokiej dokładności danych w czasie rzeczywistym, które mogą wspierać nadzór nad wektorami oraz programy zarządzania szkodnikami w entomologii rolniczej i medycznej. Dzięki umożliwieniu ciągłego monitoringu przy minimalnej infrastrukturze, system zwiększa pewność prognostyczną w wczesnej walidacji celów dla interwencji mających na celu ograniczenie transmisji chorób lub strat w uprawach.
Strategiczne zastosowania w badaniach i rozwoju biofarmaceutycznym
Wczesne odkrywanie i walidacja celu
- Wartość naukowa: Umożliwia analizę fenotypów behawioralnych owadów poprzez ciągłe, nieinwazyjne monitorowanie wzorców częstotliwości uderzeń skrzydeł.
- Wartość operacyjna: Wspiera weryfikację hipotez w badaniach nad kontrolą wektorów, dostarczając ilościowych danych o aktywności z rozdzielczością gatunkową i płciową.
- Wartość prognostyczna: Zwiększa pewność w wyborze celu poprzez korelację aktywności owadów ze zmiennymi środowiskowymi lub interwencyjnymi.
Przesiewy i opracowywanie testów
- Wartość naukowa: Generuje stabilne, powtarzalne sygnatury akustyczne, które służą jako odczyty fenotypowe do klasyfikacji owadów.
- Wartość operacyjna: Standaryzuje gromadzenie danych w różnych komorach eksperymentalnych, ograniczając zmienność w badaniach podłużnych.
- Skalowalność: Umożliwia wysokoprzepustowy monitoring dużych kohort owadów przez dłuższe okresy, co wykazano w wielodniowych nagraniach.
Badania translacyjne i przedkliniczne
- Ciągłość translacyjna: Łączy laboratoryjne badania zachowania owadów z narzędziami nadzoru możliwymi do zastosowania w terenie w modelach chorób przenoszonych przez wektory.
- Mechanistyczna redukcja ryzyka: Umożliwia ocenę wpływu interwencji na populacje owadów w czasie rzeczywistym, wspierając decyzje o kontynuacji lub przerwaniu badań (go/no-go) w fazie rozwoju przedklinicznego.
- System istotny dla przebiegu choroby: Zapewnia platformę do oceny kompetencji wektora oraz zachowań związanych z poszukiwaniem żywiciela w warunkach kontrolowanych.
Integracja potoku i przepływu pracy
Metoda ta wpisuje się w kontinuum odkryć – od wczesnej biologii wektorów po przedkliniczną ocenę strategii kontroli, szczególnie w przypadkach, gdy monitorowanie w czasie rzeczywistym z rozdzielczością gatunkową pozwala na lepsze zrozumienie mechanizmów oraz skuteczności interwencji.
- Biologia odkrywcza: Ułatwia badania nad zachowaniem lotnym owadów, aktywnością okołodobową oraz reakcjami na bodźce w oparciu o postawione hipotezy.
- Screening: Dostarcza gotowych do analizy, ilościowych wyników (częstotliwość uderzeń skrzydeł, modulacja amplitudy), odpowiednich do wysokorozdzielczego screeningu fenotypowego.
- Analityka: Umożliwia statystyczne porównywanie populacji owadów w różnych warunkach, wykorzystując dokładność klasyfikacji i wskaźniki wykrywalności jako kluczowe metryki.
- Badania translacyjne: Wspiera przejście z warunków laboratoryjnych do terenowych poprzez walidację narzędzi monitorujących, które mogą zostać wdrożone w środowiskach endemicznych.
- Ponowne wykorzystanie w przedsiębiorstwie: Stanowi wielokrotnego użytku platformę sensoryczną, którą można dostosować do wielu gatunków owadów i różnych kontekstów środowiskowych.
Wpływ operacyjny i organizacyjny
- Wartość naukowa: Zwiększa pewność prognostyczną w walidacji celu poprzez redukcję niejednoznaczności w fenotypowaniu owadów i odpowiedziach behawioralnych.
- Wartość operacyjna: Zapewnia standaryzowany monitoring w czasie rzeczywistym przy minimalnym zużyciu materiałów eksploatacyjnych, zmniejszając obciążenie operacyjne w porównaniu do pułapek lepnych lub przechwytujących.
- Wartość strategiczna: Poprawia efektywność kapitałową, umożliwiając szybką iterację w kampaniach przesiewowych kontroli wektorów dzięki natychmiastowej informacji zwrotnej o efektach interwencji.
- Wpływ na portfolio: Wspiera priorytetyzację kandydatów do kontroli wektorów w oparciu o ryzyko, dostarczając wczesnych, mierzalnych biomarkerów supresji populacji.
Uwagi dotyczące wdrożenia
- Wymagana jest wiedza specjalistyczna w zakresie bioakustyki, przetwarzania sygnałów oraz projektowania testów entomologicznych.
- Metoda zależy od stabilnej aparatury optycznej i audio, w tym od macierzy laser-fotodioda oraz systemów kontroli środowiskowej.
- Konieczna jest standaryzacja międzyzespołowa w zakresie adnotacji danych, weryfikacji gatunków oraz trenowania modeli klasyfikacji.
- Adaptacja w różnych systemach modelowych może wymagać ponownej kalibracji czułości czujników i parametrów ekstrakcji cech.
- Ograniczenia praktyczne obejmują podatność na hałas otoczenia i wibracje środowiskowe, co może wpływać na precyzję detekcji w warunkach terenowych.
