MosquitoScanner; Universitatea din Fulda
Inginerie electrică și tehnologia informației
Prezentare generală
Ca parte a proiectului „scaner de țânțari”, urmează să fie dezvoltat un sistem pentru identificarea automată picturală a țânțarilor. Tânțarii sunt fotografiați cu ajutorul unei camere de înaltă rezoluție și apoi evaluați. Una dintre principalele sarcini aici este dezvoltarea algoritmilor pentru clasificarea acestor date de imagine. Deoarece viziunea automată este o problemă extrem de complexă, metodele din domeniile inteligenței artificiale și procesării imaginilor sunt combinate și dezvoltate în continuare.
motivare
În Germania există peste 50 de specii diferite de țânțari în care majoritatea agenților patogeni nu pot persista în condițiile climatice actuale. Unele dintre ele, precum cele din genul Anopheles, din care există șase specii diferite în Germania, și genul Aedes, de multă vreme, intră în condiții climatice mai favorabile ca potențiali purtători de boli infecțioase non-endemice, cum ar fi malaria, febra dengue, febra galbenă, Valea Riftului Febra, febra Nilului de Vest și febra Chikungunya în cauză [1].
Temperaturile medii în creștere asociate încălzirii globale favorizează o reproducere mai rapidă a țânțarilor, ale căror larve z. B. se poate dezvolta optim în bazinele urbane fără pești, deoarece nu sunt consumate acolo. Creșterea temperaturii promovează, de asemenea, multiplicarea virușilor și a altor agenți patogeni la țânțari și astfel crește infecțiozitatea acestora. În consecință, testele de laborator efectuate pe Aedes Aegypti (țânțarul cu febră galbenă) cu virusul Dengue-2 au arătat că replicarea virusului a crescut în paralel cu temperatura [2]. Pentru virusul dengue, importanța temperaturii a fost calculată folosind un model și sa constatat că chiar și o modificare minoră a climei ar putea duce la epidemii de febră dengue [3].
Din motivele menționate mai sus, este logic să se stabilească noi sisteme de monitorizare geografică pentru a detecta schimbarea riscurilor regionale de infecție. Un astfel de sistem se poate baza, de exemplu, pe o recunoaștere picturală a țânțarilor și constă dintr-o capcană de colectare cu o cameră macro integrată, o bază de date de referință a speciilor de țânțari care urmează să fie identificate și un sistem încorporat pentru identificarea automată. Poate înlocui clasificarea microscopică la lumină „vizuală” convențională și consumatoare de timp a speciilor de țânțari potențial infecțioși pentru a asigura detectarea mai rapidă a acestora. Capcanele de colectare convenționale sunt deja utilizate în mod obișnuit în unele regiuni germane pentru a număra țânțarii. Întrucât identificarea automată picturală a țânțarilor este o problemă extrem de complexă, detectarea trebuie efectuată mai întâi la nivelul speciei.
Rezultate
Ca parte a proiectului, a fost dezvoltată o metodă de procesare a imaginilor pentru identificarea automată a speciilor de țânțari în fotografii.
O primă investigație privind detectarea țânțarilor arată că metodele simple de procesare a imaginilor (compararea histogramei și compararea imaginilor cuantificate în culori) nu reprezintă o soluție satisfăcătoare pentru identificarea speciei [4]. Din acest motiv, au fost adaptate metode mai complexe din domeniile recunoașterii tiparelor și învățării automate. Metoda dezvoltată în acest mod atinge o rată de detectare de 99% atunci când diferențiază între trei specii de țânțari [5]. Imaginile pentru evaluare au fost create de noi înșine și provin de la țânțari de laborator. Au fost disponibile un total de 112 imagini cu genurile Aedes, Anopheles și Cluex. Trebuie remarcat faptul că aici a avut loc prelucrarea semi-automată. Insecta și fundalul imaginii trebuiau mai întâi separate manual pentru a efectua o recunoaștere ulterioară.
Separarea automată a fundalului și a țânțarului a fost efectuată în [6]. Integrarea în metoda de procesare a imaginilor descrisă mai sus este încă în așteptare.
[1] Hemmer, C. J., Frimmel, S., Kinzelbach, R. u. Gürtler, L.: Încălzirea globală: deschide calea bolilor infecțioase tropicale din Germania? German Medical Wochenschrift 132 (2007) 48, pp. 2583-2589
[2] Watts, D.M., Burke, D.S., Harrsion, B.A., Whitmire, R.E., și colab. Nisalak, A.: Efectul temperaturii asupra eficienței vectoriale a Aedes aegypti pentru virusul Dengue 2. Amer.J.Trop.Med.Hyg. 36 (1987) 1, pp. 143-152
[3] Patz, J.A., Martens, W.J., Focks, D.A. și colab. Jetten, T. H.: Potențialul epidemiei de febră dengue așa cum este proiectat de modelele generale de circulație ale schimbărilor climatice globale. Environmental Health Perspectives 106 (1998) 3, pp. 147-153
[4] Jäger, J., Grigoriev, P., Wolff, V., Fricke-Neuderth, K., Günzel, V. u. Schlott, T.: Detectarea automată a țânțarilor potențial infecțioși. În: Puente León, F. (Ed.): Forum Bildverarbeitung 2012. [29.-30. Noiembrie 2012 la Regensburg]. Karlsruhe: Editura științifică KIT 2012
[5] Grigoriev, P., Jäger, J., Kornek, C., Wolff, V. u. Fricke-Neuderth, K.: Clasificare bazată pe superpixeli a genurilor de țânțari utilizând metoda punților cu caracteristici. În: Puente León, F. (Ed.): Forum Bildverarbeitung 2014. [27.-28. Noiembrie 2014 la Regensburg]. Karlsruhe: Editura științifică KIT 2014, pp. 191–202
[6] Jäger, J., Wolff, V. u. Fricke-Neuderth, K.: Aplicarea în două etape a metodei de sănătate pentru detectarea țânțarilor. În: Puente León, F. (Ed.): Forum Bildverarbeitung 2014. [27.-28. Noiembrie 2014 la Regensburg]. Karlsruhe: Editura științifică KIT 2014, pp. 203-214