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UOC团队开发了一个神经网络来识别虎蚊

加泰罗尼亚奥伯塔大学 (UOC) 计算机科学、多媒体和电信学院的场景理解和人工智能 (SUNAI) 研究小组的研究人员进行的一项研究开发了一种方法,该方法可以学习使用大量信息来识别蚊子。志愿者使用手机拍摄并上传到蚊子警报平台的图像。

公民科学调查和控制传播疾病的蚊子

除了因为叮咬而令人讨厌之外,蚊子还可能是病原体的携带者。全球气温上升正在促进它们的传播。西班牙和世界各地的虎蚊、白纹伊蚊和其他物种就是这种情况。随着这些物种的传播,致力于解决与它们相关的问题的科学也在发展。这就是 Mosquito Alert 的建立方式,这是一个由生态和林业应用研究中心、布拉内斯高级研究中心和庞培法布拉大学协调的公民科学项目,UOC 的研究人员为此做出了贡献。

该项目汇集了志愿者收集的信息,他们使用手机捕捉蚊子的图像以及它们在公共场所的繁殖地的图像。除了照片外,还收集了观察地点和其他有助于识别物种的必要信息。然后昆虫学家和其他专家处理这些数据,以确认潜在的携带疾病的物种的存在并提醒有关当局。通过这种方式,市民只需一张简单的照片和一个应用程序,就可以帮助生成蚊子在世界各地的分布图,并帮助对抗它们。

“蚊子警报是 2014 年建立的一个平台,用于监测和控制携带疾病的蚊子,”与 Mohammad Mahdi Dehshibi 和 David Masip 一起参与这项研究的 Gereziher Adhane 说。“识别蚊子是根本,因为它们传播的疾病仍然是一个主要的公共卫生问题。我们在这项研究中识别蚊子类型时遇到的最大挑战是由于公民在不受控制的条件下拍摄的图像”,他评论道. 他解释说,图像不是特写拍摄的,它包含额外的物体,这会降低所提出方法的性能。即使图像是近距离拍摄的,它们也不一定是昆虫学家可以快速拍摄的角度识别,或者因为图像是被杀死的蚊子,

“昆虫学家和专家可以在实验室中通过分析蚊子翅膀拍动的光谱波形、幼虫的 DNA 和身体的形态部分来识别蚊子,”Adhane 指出。“这种类型的分析在很大程度上取决于人类的专业知识,需要专业人士的合作,通常很耗时,而且由于入侵物种可能会快速传播,因此不具有成本效益。此外,这种研究蚊子种群的方式并不适用易于适应通过在实验室外进行的实验或在不受控制的条件下获得的图像来识别大型群体,”他补充道。这是神经网络可以作为控制蚊子传播的实用解决方案发挥作用的地方。

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