Name: flying insect detection and classification with inexpensive sensors
Uploaded: 2014-10-15T15:00:00.000+00:00
Duration: 5 min 16 s
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Wir möchten die Vodafone Americas Foundation, der Bill-und-Melinda-Gates-Stiftung, und der São Paulo Research Foundation (FAPESP) für die Förderung dieses Forschungs danken. Wir möchten auch die vielen Mitglieder der Fakultät von der Abteilung für Entomologie an der Universität von Kalifornien, Riverside, danke ich für ihren Rat an diesem Projekt.

1. Insektenkolonie und Aufzucht <ol><li> Moskito Kolonie und Aufzucht <ol><li> Hinter Culex tarsalis, Culex quinquefasciatus, Culex stigmatosoma und Aedes aegypti Erwachsene aus Labor Kolonien, die aus Wildfänge stammen. </li><li> Hintermückenlarven in Emaille Pfannen unter Standardlaborbedingungen (27 ° C, 16: 8 Stunden Licht: dunkel [LD] Zyklus mit 1 Stunde der Dämmerung / Dämmerung Zeiten), und füttern sie ad libitum auf einer Mischung von Boden Nagerfutter und Bierhefe (3: 1, v: v). </li><li> Moskito sammeln Puppen in 200 ml Becher, und legen Sie sie in Versuchskammern. Alternativ aspirieren die erwachsenen Mücken in Versuchskammern innerhalb 1 Woche nach Entstehung. Stellen Sie sicher, jeder Experimentierkammer enthält von 20 bis 40 Individuen der gleichen Art / Sex. </li><li> Feed erwachsenen Mücken ad libitum auf einem 10% Saccharose-Wasser-Gemisch. Ersetzen Lebensmittel wöchentlich. </li><li> Befeuchten Baumwolle Handtücher zweimal pro Woche und place sie oben auf den Versuchskammern, um Feuchtigkeit in dem Käfig zu halten. Darüber hinaus legen Sie eine Tasse 200 ml Leitungswasser in der Kammer zu allen Zeiten zu helfen, die Gesamtfeuchtigkeitsniveau. </li><li> Pflegen Sie die Versuchskammern auf einem 16: 8 Stunden Licht: dunkel [LD] Zyklus 20,5-22 ° C und 30-50% RH für die Dauer des Experiments. </li></ol></li><li> Haus-Fliege und Fruit Fly Kolonie und Aufzucht <ol><li> Hinter Musca domestica von einem Labor-Kolonie, abgeleitet aus Wildfänge. Fangen wilde Drosophila simulans Personen und Hinter sie in den Versuchskammern. </li><li> Hinter Musca domestica-Larven in Plastikwannen unter Standard-Laborbedingungen (00.12 h Licht: Dunkelheit [LD] Zyklus, 26 ° C, 40% RH) in einem Gemisch aus Wasser, Kleie Mahlzeit, Luzerne, Hefe und Milchpulver. Hinter Drosophila simulans Larven in einem Aufzuchtraum und füttern sie ad libitum auf einer Mischung von FäulnisObst. </li><li> Absaugen Erwachsenen Musca domestica in Versuchskammern innerhalb 1 Woche nach Entstehung. Erwachsene Drosophila simulans können direkt in den Versuchskammern aufgezogen werden. Vor der Datenerhebung, sicherzustellen, dass jeder Versuchskammer nicht mehr als 10-15 Einzel Musca domestica oder 20-30 einzelnen Drosophila simulans. </li><li> Füttern Erwachsenen Musca domestica ad libitum auf einer Mischung aus Zucker und fettarme Trockenmilch, mit freiem Zugang zu Wasser. Feed erwachsenen Drosophila simulans ad libitum auf einer Mischung von faulenden Früchten. Ersetzen Lebensmittel wöchentlich. </li><li> Pflegen Versuchskammern auf einem 16: 8 Stunden Licht: dunkel [LD] Zyklus 20,5-22 ° C und 30-50% RH für die Dauer des Experiments. </li></ol></li></ol> 2. Notieren Fliegen Sounds in Versuchskammern <ol><li> Versuchskammer-Setup Hinweis: Ein &quot;Versuchs cHamber &quot;den Käfig in unserem Labor entwickelt, in denen die Daten aufgezeichnet wurden. Der Sensor ist relativ kostengünstig. Wenn in Groß gebaut, könnte ein Satz für weniger als $ 10 hergestellt werden. <ol><li> Konstruieren Sie einen Experimentierkammer, eine der größeren Größe: 67 cm L x 22 cm B x 24,75 cm H oder der geringeren Größe: 30 cm L x 20 cm B x 20 cm H. Die Experimentierkammer besteht aus einem Fototransistor und einem Array Laserlinie zeigt auf den Fototransistor-Array. HINWEIS: Zusätzlich kann die Kammer aus Kritter Wächter, die modifiziert sind, um die Sensorvorrichtung sowie eine Hülse mit einem Stück PVC-Rohr befestigt ist, um Zugang zu den Insekten gehören ermöglichen. </li><li> Schließen Sie den Fototransistor-Array zu einem elektronischen Bord. Die Ausgabe des elektronischen Bord-Feeds in eine digitale Audio-Recorder und wird als Audio-Daten im MP3-Format aufgezeichnet. Die Logik Aufbau des Sensors in Abbildung 1.II und einer physikalischen Ausführung der Kammer in 1.I. </li><li&gt; Ändern Sie die Deckel der Versuchskammern mit einem Stück Mesh-Stoff an der Innenseite befestigt, um ein Entweichen der Insekten zu verhindern. HINWEIS: Wenn ein Insekt fliegt über den Laserstrahl, der seine Flügel teilweise das Licht zu verschließen, so dass kleine Lichtschwankungen. Die Lichtschwankungen werden durch den Fototransistor-Array als Stromänderungen erfasst, und das Signal wird durch die kundenspezifische Elektronik-Platine gefiltert und verstärkt. </li></ol></li><li> Einrichten des Systems zum Treffer Sounds Produziert von fliegenden Insekten <ol><li> Verbinden der Experimentierkammer mit einer Stromversorgung. Schalten Sie das Gerät ein. </li><li> Auf der Experimentierkammer, finden Sie die Laser-Licht und photoarray. Richten Sie die Laser-Licht auf die photoarray. Um die korrekte Ausrichtung zu erreichen, stellen die photoarray mit den Magneten an der Außenseite der Versuchskammer, die mit den Magneten an der photoarray im Inneren der Kammer angebracht entsprechen, bis das Laserlicht wird auf allen der individuellen photodiod zentriertES. </li><li> Führen Sie zwei Gültigkeitsprüfungen, um sicherzustellen, dass das System ordnungsgemäß eingerichtet ist. Hinweis: Der erste Schritt besteht darin, sicherzustellen, dass das System mit Strom versorgt wird, werden alle Leitungen ordnungsgemäß angeschlossen sind, und der Laser auf dem Foto-Array zeigt. Der zweite Schritt ist die weitere Kontrolle der Laserausrichtung durchführen, um sicherzustellen, dass sie den Klang der Insekten Flügelschläge zu erfassen. <ol><li> Schließen Sie einen Kopfhörer (nicht die Recorder) in die Audio-Buchse. Tauchen Sie ein in der Hand und aus der Experimentierkammer, in der Nähe des photoarray, um das Flugzeug des Laserlichts zu brechen. Stellen Sie sicher, dass das Laserlicht an ist (es wird ein roter Lichtstrahl sein) und dass Sie der Lichtebene ein paar Mal mit der Hand zu brechen. Hören Sie auf Veränderungen im Geräuschpegel der Hand geht in die und aus der Lichtstrahl. Wenn Sie einen hörbaren Unterschied zu erkennen, ist der Sensor in der Lage, Geräusche durch die Bewegung der großen Objekten hergestellt zu erfassen. Wenn dies gelingt, gehen Sie zum nächsten Plausibilitätsprüfung, sonst prüfen, ob die Kopfhörer richtig angeschlossen ist undob der Laser den photoarray zeigt. Stellen Sie die photoarray entsprechend, bis der Ton der Hand bewegt sich in und aus der Experimentierkammer zu hören ist. </li><li> Bringen Sie ein dünnes Stück von elektrischen Leitungen, um eine automatische Zahnbürste. Schalten Sie die Zahnbürste und tauchen die Verdrahtung in und aus der Experimentierkammer in der Nähe des phototarray. Sicherstellen, dass das Laserlicht trifft das Stück Verdrahtung wie es sich bewegt. Wenn Sie einen hörbaren Frequenzänderung zu erkennen, wenn das Stück von Verdrahtungs bricht das Flugzeug von Laserlicht, das System ist dann bereit, die durch die Bewegung der winzigen Objekte, dh, Insekten Klänge erzeugten Klänge zu erfassen. Wenn Sie nicht einen hörbaren Unterschied zu erkennen, gehen Sie zurück zu Schritt 2.2.2 neu ausrichten Laser-Licht und die photoarray. </li></ol></li><li> Nachdem das System ordnungsgemäß eingerichtet ist, den Deckel schließen und fügen Sie die Insekten. </li></ol></li><li> Datensammlung: Rekord Sounds Produziert von fliegenden Insekten <ol><li> Schalten Sie den Recorder und einen voicE-Annotation, die folgende Informationen enthält: Name der Art in der Versuchskammer, Alter der Insekten, Datum und Uhrzeit, aktuelle Umgebungs RT, und die relative Luftfeuchtigkeit. Unterbrechen Sie die Aufnahme. </li><li> Schließen Sie den Recorder an das System, über das Audio-Kabel, und setzen Sie die Aufnahme. Lassen Sie den Recorder für 3 Tage aufnehmen, dann stoppen Sie die Aufnahme. </li><li> Laden Sie die Daten vom Rekorder in einen neuen Ordner auf einem PC. Leeren Sie den Recorder durch das Löschen der Daten. </li><li> Wiederholen des obigen Aufzeichnungsverfahren, bis die verbleibenden Insekten ab und starb es nicht mehr als 5 Insekten leben in den Käfig verlassen. </li></ol></li></ol> 3. Sensordatenverarbeitung und Erkennung von Sounds Produziert von fliegenden Insekten <ol><li> Verwenden Sie Software, um Sounds Produziert von fliegenden Insekten zu erkennen. Hinweis: Die Software (Erkennungsalgorithmus) ist viel schneller als Echtzeit. Es dauert weniger als 3 h, um eine Aufzeichnungssitzung zu verarbeiten, das heißt, drei Tage von DATa, auf einem Standard-Maschine mit Intel (R) Core ™ Prozessor mit 2,00 GHz und 8 GB RAM. <ol><li> Für jeden Ordner mit Daten aus einer Aufnahme-Session, führen Sie den Erkennungssoftware, um Insektengeräusche zu erkennen. So führen Sie die Software, Open MATLAB, und geben Sie &quot;circandian_wbf (DataDir)&quot; im Befehlsfenster, wo DataDir ist das Verzeichnis der Aufnahmedaten. Dann &quot;Enter&quot; drücken, um zu beginnen. HINWEIS: Laden Sie die Software zur Erkennung von Referenz circadian_wbf # 16. </li><li> Warten, bis der Algorithmus terminiert, dann überprüfen Sie die Erkennungsergebnisse. Der Algorithmus gibt alle erkannt Insektengeräusche in einem neuen Ordner mit dem Namen &quot;DataDir _extf&quot;, wo DataDir ist die gleiche wie im vorherigen Schritt. Jeder Sound-Datei ist eine 1 Sekunde lange Audioclip ursprünglich aus dem Roh-Aufnahme extrahiert, mit einem digitalen Filter angewendet, um Rauschen zu entfernen. Die Auftrittszeit von jedem erkannten Ton wird in einer Datei namens &quot;DataDir _time.mat &amp; gerettet# 8221 ;. Am Beispiel eines erfassten Schallinsekten beobachten in 2. </li></ol></li><li> Erkennungsalgorithmus <ol><li> Verwenden Sie einen 0,1 s lang Schiebefenster, durch die Aufnahme gleiten. Das Schiebefenster beginnt mit dem Beginn der Aufzeichnung. Für jedes Fenster, die folgenden Schritte aus. <ol><li> Berechnen Sie die Grundfrequenz des aktuellen Fensters. </li><li> Wenn die Grundfrequenz ist im Bereich von 100 Hz bis 1200 Hz, dann tun Sie das folgende: <ol><li> Entpacken Sie die 1-Sekunden-langen Audio-Clip Zentrierung auf das aktuelle Fenster aus der Aufnahme; gelten ein Digitalfilter, um den Lärm in den Clip entfernen und den gefilterten Audio in den Ordner &quot;DataDir _extf&quot;. </li><li> Speichern Sie die Eintrittszeit des aktuellen Fensters in die Datei &quot;DataDir _time&quot;. </li><li> Bewegen Sie den Schiebefenster auf den Punkt, die unmittelbar auf die extrahierten Audioclip. </li></ol></li><li> Wenn der Grund frequency ist NICHT im Bereich von 100 Hz bis 1200 Hz, bewegen Sie einfach den Schiebefenster 0,01 sec nach vorne. </li></ol></li><li> Vorgang wiederholen, bis das Schiebefenster am Ende der Aufzeichnung erreicht. </li></ol></li></ol> 4. Insekten Klassifizierung <ol><li> Bayes-Klassifizierung mit den einfach das Fliegen Ton Hinweis: Bayes-Klassifikator ist eine probabilistische Klassifikator, die ein Objekt um seine wahrscheinlichste Klasse klassifiziert. <ol><li> Sound-Funktion Berechnung <ol><li> Für jedes Insekt Ton, zu berechnen, das Frequenzspektrum des Klangs mit Hilfe der diskreten Fourier-Transformation (DFT). Abzuschneiden das Frequenzspektrum nur diejenigen Datenpunkte entsprechend dem Frequenzbereich sind: 100 Hz bis 2.000 Hz ist. Der Kegelfrequenzspektrum wird dann in der Klassifizierung als &quot;Vertreter&quot; der Insekten Ton verwendet. HINWEIS: Die DFT ist ein Algorithmus, der Signale in der Zeitdomäne transformiert in den Frequenzbereich. Es ist ein Built-in-Funktion in den meisten Programmiersprachen Bibliotheken, und kann im Programm mit nur einer Codezeile aufgerufen werden. </li></ol></li><li> Zug ein Bayes-Klassifikator <ol><li> Verwenden Sie die KNN Dichte Schätzansatz 14, um die hinteren Wahrscheinlichkeitsverteilung mit Hilfe des Sound-Funktion zu erlernen. Mit der KNN-Ansatz ist das Trainingsphase, um eine Trainingsdatenmenge zu bauen. <ol><li> Zufällig probieren eine Reihe von Insekten Klänge aus den für die einzelnen Arten von Insekten gesammelt werden. </li><li> Folgen Sie den Schritten in Abschnitt 4.1.1 und berechnen die abgeschnittenen Frequenzspektrum für jeden abgetasteten Klang. Die verkürzten Spektren zusammen mit Klasse Etiketten der Proben &quot;(Insektenarten Name) komponierte die Trainingsdatenmenge. </li></ol></li></ol></li><li> Verwenden Sie den Bayes-Klassifikator, um einen unbekannten Insekt klassifizieren <ol><li> Berechnen Sie die abgeschnittenen Frequenzspektrum des unbekannten Insekten Sound. </li><li> Berechnen Sie die euklidische Distanz zwischen den Kegel Spektrum der unknown Objekt und alle die abgeschnittenen Spektren in der Trainingsdatenmenge. </li><li> Finden Sie die Top-k (k = 8 in diesem Beitrag) nächsten Nachbarn des unbekannten Objekts in der Trainingsdatenmenge. Berechnen Sie die Wahrscheinlichkeit, dass der hintere unbekannte Insekten Sound gehört zu einer Klasse als der Anteil der Top-k nächsten Nachbarn, die als Klasse gekennzeichnet sind. </li><li> Bewerte das unbekannte Objekt in die Klasse, die die höchste Wahrscheinlichkeit hat posterior. </li></ol></li></ol></li><li> Fügen Sie eine Funktion, um die Classifier: Insektenzirkadianen Rhythmus <ol><li> Lernen Sie die Klasse Anlage Verteilungen der Auftrittszeit von Insekten-Sound, das heißt, die zirkadianen Rhythmus für jede Art von Insekten. <ol><li> Besorgen Sie sich die Auftrittszeit der einzelnen Ton von den Detektionsergebnisse (siehe Abschnitt 3.2). </li><li> Für jede Art, bauen ein Histogramm der Insekten Sound Auftrittszeit. </li><li> Normalisieren des Histogramms, so dass der Bereich des Histogramms gehört. Die normaleized Histogramm ist der circadiane Rhythmus der gegebenen Spezies. Es sagt die Wahrscheinlichkeit der Beobachtung eines Insekts der betreffenden Art im Flug innerhalb eines bestimmten Zeitraums. </li></ol></li><li> Klassifizieren eine unbekannte &quot;Insekt Sound&quot; durch die Kombination der &quot;Insekten Sound&quot; und den zirkadianen Rhythmus <ol><li> Angesichts der besonderen Punkt in der Zeit, in der die unbekannten Insekten Sound aufgetreten ist, erhalten die Wahrscheinlichkeit der Beobachtung ein Insekt der Klasse auf der Grundlage des zirkadianen Rhythmus der Klasse. HINWEIS: Der zirkadiane Rhythmus ist eine Wahrscheinlichkeitsverteilung. Es ist ein Array, das die Wahrscheinlichkeit der Erfassung eines Schall, durch eine bestimmte Insektenarten erzeugt, zu einer bestimmten Zeit des Tages. Also einmal eine Zeit gegeben ist, kann man einfach überprüfen, das Array, um die Wahrscheinlichkeit zu erhalten. </li><li> Folgen Sie den Schritten in Abschnitt 4.1.2, um die spätere Wahrscheinlichkeit, dass die unbekannte Klang gehört zur Klasse unter Verwendung der Sound-Funktionen berechnen. Multiplizieren Sie die spätere Wahrscheinlichkeit zu den Ergebnissen herm den vorherigen Schritt, um die neue spätere Wahrscheinlichkeit zu erhalten. </li><li> Klassifizieren Sie die &quot;unbekannten Sound&quot; auf die Klasse, die die höchste Wahrscheinlichkeit hat neue Hinter. </li></ol></li></ol></li><li> Fügen Sie eine weitere Funktion, um die Classifier: Insekten Geographic Verteilung <ol><li> Lernen Sie die geographische Verteilung der Spezies von Interesse, entweder von Daten in historischen Aufzeichnungen veröffentlicht, einschlägige Literatur oder einfach sammeln die Wissen aus erster Hand von Feldtechniker / Biologen. Zu Demonstrationszwecken verwenden eine Simulation der Grafik Verteilung, wie in Abbildung 7 gezeigt. </li><li> Klassifizieren &quot;Unbekanntes Insekt Sound&quot; mit &quot;fliegenden Sound&quot; und die beiden zusätzlichen Funktionen. <ol><li> Angesichts der geografischen Lage, wo das Insekt Sound abgefangen wurde, berechnen die Wahrscheinlichkeit der Beobachtung ein Insekt aus der Klasse an diesem bestimmten Ort über die grafische Verteilung der Arten. <ol><li> Folgen Sie den Schritten in Abschnitt 4.2.2 einnd berechnen die Wahrscheinlichkeit, dass der posteriore &quot;unbekannten Sound&quot; gehört zu Klasse unter Verwendung der Sound-Features und die zirkadianen Rhythmen. Multiplizieren das Ergebnis dieses Schritts der Ergebnisse aus dem vorherigen Schritt, um den neuen spätere Wahrscheinlichkeit zu erhalten. </li></ol></li><li> Klassifizieren Sie die &quot;unbekannten Sound&quot; auf die Klasse, die die höchste Wahrscheinlichkeit hat neue Hinter. </li></ol></li></ol></li><li> Eines allgemeinen Rahmens für Hinzufügen von Funktionen <ol><li> Betrachten Sie die Bayes-Klassifikator, der gerade Sound-Funktionen als primäre Klassifizierer verwendet. Folgen Sie den Schritten unten, um neue Funktionen, die den Klassifikator hinzuzufügen. <ol><li> In der Trainingsphase, lernen die Klasse Anlage Dichtefunktionen der neuen Funktion. </li><li> In der Klassifizierungsphase, angesichts der neuen Funktion des &quot;unbekannten Sound&quot;, berechnen Sie die Wahrscheinlichkeit der Beobachtung der Funktion in der Klasse mit den Dichtefunktionen im vorherigen Schritt gelernt. Multiplizieren Sie die neue Wahrscheinlichkeit auf die previous spätere Wahrscheinlichkeit entsprechend dem &quot;unbekannten Sound&quot;, um Klasse gehören, die der auf Basis wurden nur die ungeraden Funktionen, um die neue spätere Wahrscheinlichkeit zu erhalten. Bewerte das unbekannte Objekt in die höchste Klasse, die neue Hinter Wahrscheinlichkeit hat. </li></ol></li></ol></li></ol>

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Die Autoren erklären, dass sie keine finanziellen Interessen konkurrieren.

Die hier beschriebene Sensor / Classification Framework ermöglicht die kostengünstige und skalierbare Klassifikation von fliegenden Insekten. Die vom System erreichbaren Genauigkeiten sind gut genug, um die Entwicklung kommerzieller Produkte ermöglichen und könnte ein nützliches Werkzeug in der entomologischen Forschung sein. Die Fähigkeit, preiswert, nicht-invasiven Sensoren verwenden, um präzise und automatisch zu klassifizieren fliegenden Insekten würde erhebliche Auswirkungen auf...

Die Idee der automatischen Klassifizierung von Insekten mit dem Neben Klang ihrer Flug stammt aus den frühen Tagen der Computer und handelsüblichen Audio-Aufnahmegeräte 1. Allerdings hat kaum Fortschritte auf dieses Problem in den folgenden Jahrzehnten gemacht worden. Der mangelnde Fortschritt in diesem Streben kann auf mehrere Faktoren zurückgeführt werden verwandten. Erstens hat das Fehlen einer wirksamen Sensoren Datenerfassung erschwert. Die meisten Versuche, die Daten zu sammeln haben akustische Mikrofone 2-5 verwendet. Solche Vorrichtungen sind sehr empfindlich gegenüber Rauschen und Umgebungsrauschen Wind in der Umgebung, was zu sehr spärlich und Daten geringer Qualität. Zweitens Compoundierung diese Datenqualitätsprobleme ist die Tatsache, dass viele Forscher haben versucht, sehr kompliziert Klassifikationsmodelle, insbesondere neuronale Netze 6-8 zu lernen. Der Versuch, komplizierte Klassifikationsmodelle zu lernen, mit gerade einmal zehn Beispiele,ist ein Rezept für Überanpassung. Drittens, die schwer zu erhalten, Daten dazu geführt, dass viele Forscher als 300 Fällen 9 oder weniger versucht, Klassifikationsmodelle mit sehr begrenzte Daten zu bauen, da nur wenige. Es ist jedoch bekannt, dass für den Aufbau eine genaue Klassifizierungsmodelle, besser 10-13 mehr Daten. Diese Arbeit richtet sich an alle drei Fragen. Optische (und nicht akustisch) Sensoren können verwendet werden, um die Aufnahme &quot;Sound&quot; der Insektenflug von Meter entfernt, mit kompletter Invarianz gegen Windgeräusche und Umgebungsgeräusche. Diese Sensoren haben die Aufnahme von Millionen von markierten Trainingsinstanzen, weit mehr Daten als alle bisherigen Bemühungen kombiniert erlaubt, und so dazu beitragen, die Überanpassung geplagt hat, dass vorherige Forschungsanstrengungen zu vermeiden. Eine prinzipielle Verfahren wird unten gezeigt, dass ermöglicht den Einbau von zusätzlichen Informationen in die Klassifikationsmodell. Diese zusätzlichen Informationen können als alltägliche und als seineinfach zu erhalten, als die Zeit der Tage, doch erzeugen erhebliche Gewinne in der Genauigkeit des Modells. Schließlich wird gezeigt, dass die enormen Mengen an Daten, die wir gesammelt erlauben es uns, die Vorteile von &quot;The unvernünftig Wirksamkeit der Daten&quot; 10, um einfache, genaue und robuste Klassifikatoren zu produzieren. Zusammenfassend hat Fluginsekten Klassifizierung über die zweifelhafte Ansprüche im Forschungslabor erstellt verschoben und ist nun bereit für die realen Einsatz. Die Sensoren und Software in dieser Arbeit vorgestellt werden Forscher weltweit bieten robuste Werkzeuge, um ihre Forschung zu beschleunigen.

<table><tbody><tr><td>Audio recorder: ICD-PX312</td><td>Sony</td><td>4-267-065-11(2)</td><td>With a 8 GB microSD extra memory</td></tr><tr><td>Insectary</td><td>Lee&#039;s Aquarium &amp;amp; Pet Products.</td><td>20088 HerpHaven&amp;reg;, Large Rectangle</td><td>14 1/2&quot; long x 8 3/4&quot; wide x 9 3/4&quot; high. Modified to house insects.</td></tr><tr><td>Laser line generator, 650 nm (red)</td><td>Apinex (www.apinex.com)</td><td>LN60-650</td><td>5 mW. This is a low powered laser, similar to a teacher&#039;s laser pointer</td></tr><tr><td>Photodiode array</td><td>VISHAY SEMICONDUCTOR&amp;nbsp; TEFD4300&amp;nbsp; PIN PHOTODIODE, 650NM, 20DEG, T1</td><td>TEFD4300</td><td>We made a custom array of 15 of these photodiodes wired in parallel.</td></tr><tr><td>Analogue to digital convertor integrated circuit</td><td>Custom made in our lab</td><td></td><td>We made this item ourselves, but an easily available commercial product, Gino PCF8591 AD/DA Converter, provides the same functionality.</td></tr></tbody></table>

flying insect detection and classification with inexpensive sensors

Eine preiswerte, nicht-invasive System, das genau zu klassifizieren könnte fliegenden Insekten würden wichtige Implikationen für die entomologische Forschung haben, und damit für die Entwicklung von vielen nützlichen Anwendungen in Vektor-und Schädlingsbekämpfung für medizinische und landwirtschaftliche Entomologie. Angesichts dieser, haben die letzten 60 Jahre viele Forschungsanstrengungen dieser Aufgabe gewidmet gesehen. Bis heute ist jedoch keine dieser Forschung hat einen bleibenden Einfluss hatte. In dieser Arbeit zeigen wir, dass Pseudo-akustisch-optische Sensoren überlegen Daten zu erzeugen; dass zusätzliche Funktionen, sowohl intrinsische als auch extrinsische, um das Flugverhalten der Insekten, kann der Angreifer ausnutzen, um Insekten Klassifizierung zu verbessern; dass ein Bayes-Klassifizierung Ansatz erlaubt es, Klassifikationsmodelle, die sehr robust zu Überanpassung sind effizient zu lernen, und eine allgemeine Klassifizierung Rahmen erlaubt es, einfach zu integrieren beliebige Anzahl von Funktionen. Wir zeigen die Ergebnisse mit großen Experimente, die in den Schatten stellen alle bisherigen Werke combiNed, wie durch die Anzahl der Insekten und der Anzahl der betrachteten Spezies gemessen.

Zwei Experimente werden hier vorgestellt. Für beide Experimente wurden die verwendeten Daten zufällig aus einer Datenmenge, die über 100.000 Objekte enthält abgetastet. Das erste Experiment zeigt die Fähigkeit der vorgeschlagenen Klassifizierer genau klassifizieren verschiedene Arten / Geschlechtern der Insekten. Da die Klassifikationsgenauigkeit hängt von den Insekten klassifiziert werden, wird eine einzige absolute Wert für Klassifikationsgenauigkeit nicht geben dem Leser eine gute ...

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Flying Insect Detection and Classification with Inexpensive Sensors

Wir haben vorgeschlagen, ein System, das preiswert, nicht-invasive Pseudo-akustisch-optische Sensoren verwendet, um automatisch und genau zu erfassen, zu zählen und zu klassifizieren fliegenden Insekten basierend auf ihren fliegenden Sound.

Fliegen-Insekt Erkennung und Klassifizierung mit preiswerten Sensoren

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

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JoVE Journal

Bioengineering

25.1K Aufrufe.  University of California, Riverside.  Wir haben vorgeschlagen, ein System, das preiswert, nicht-invasive Pseudo-akustisch-optische Sensoren verwendet, um automatisch und genau zu erfassen, zu zählen und zu klassifizieren fliegenden Insekten basierend auf ihren fliegenden Sound. 

Serie: Flying Insect Detection and Classification with Inexpensive Sensors

Early Metamorphic Insertion Technology for Insect Flight Behavior Monitoring

Early Metamorphosis Insertion Technology (EMIT) is a novel methodology for integrating microfabricated neuromuscular recording and actuation platforms on insects during their metamorphic development. Here, the implants are fused within the structure and function of the neuromuscular system as a result of metamorphic tissue remaking. The implants emerge with the insect where the development of tissue around the electronics during pupal development results in a bioelectrically and biomechanically enhanced tissue interface. This relatively more reliable and stable interface would be beneficial for many researchers exploring the neural basis of the insect locomotion with alleviated traumatic effects caused during adult stage insertions. In this article, we implant our electrodes into the indirect flight muscles of Manduca sexta. Located in the dorsal-thorax, these main flight powering dorsoventral and dorsolongitudinal muscles actuate the wings and supply the mechanical power for up and down strokes. Relative contraction of these two muscle groups has been under investigation to explore how the yaw maneuver is neurophysiologically coordinated. To characterize the flight dynamics, insects are often tethered with wires and their flight is recorded with digital cameras. We also developed a novel way to tether Manduca sexta on a magnetically levitating frame where the insect is connected to a commercially available wireless neural amplifier. This set up can be used to limit the degree of freedom to yawing &#8220;only&#8221; while transmitting the related electromyography signals from dorsoventral and dorsolongitudinal muscle groups.

We present a novel surgical procedure to implant electrodes in Manduca sexta during its early metamorphic stages. This technique allows mechanically stable and electrically reliable coupling with the neuromuscular tissue to study flight neurophysiology dynamics. We also present a novel magnetic levitation platform for tethered studies of insect yaw.

Frühe Metamorphic Insertion Technologie für Fluginsektenverhaltensüberwachung

Early Metamorphosis Insertion Technology (EMIT) is a novel methodology for integrating microfabricated neuromuscular recording and actuation platforms on ...

Forschung

Verhalten

Measuring the Flight Ability of the Ambrosia Beetle, Platypus Quercivorus (Murayama), Using a Low-Cost, Small, and Easily Constructed Flight Mill

The ambrosia beetle, Platypus quercivorus (Murayama), is the vector of a fungal pathogen that causes mass mortality of Fagaceae trees (Japanese oak wilt). Therefore, knowing the dispersal capacity may help inform trapping/tree removal efforts to prevent this disease more effectively. In this study, we measured the flight velocity and duration and estimated the flight distance of the beetle using a newly developed flight mill. The flight mill is low cost, small, and constructed using commonly available items. Both the flight mill arm and its vertical axis comprise a thin needle. A beetle specimen is glued to one tip of the arm using instant glue. The other tip is thick due to being covered with plastic, thus it facilitates the detection of rotations of the arm. The revolution of the arm is detected by a photo sensor mounted on an infrared LED, and is indicated by a change in the output voltage when the arm passed above the LED. The photo sensor is connected to a personal computer and the output voltage data are stored at a sampling rate of 1 kHz. By conducting experiments using this flight mill, we found that P. quercivorus can fly at least 27 km. Because our flight mill comprises cheap and small ordinary items, many flight mills can be prepared and used simultaneously in a small laboratory space. This enables experimenters to obtain a sufficient amount of data within a short period.

Measuring the Flight Ability of the Ambrosia Beetle, Platypus Quercivorus Murayama, Using a Low-Cost, Small, and Easily Constructed Flight Mill

We developed a low cost and small flight mill, constructed with commonly available items and easily used in experimentation. Using this apparatus, we measured the flight ability of an ambrosia beetle, Platypus quercivorus.

Messung der Flug Fähigkeit des Käfers Ambrosia, Platypus Quercivorus (Murayama), mit einem Low-Cost, klein und leicht konstruierte Flug Mühle

The ambrosia beetle, Platypus quercivorus (Murayama), is the vector of a fungal pathogen that causes mass mortality of Fagaceae trees (Japanese oak wilt). ...

Umwelt

A Precise and Autonomous System for the Detection of Insect Emergence Patterns

Existing systems to measure insect emergence patterns have limitations; they are only partially automated and are limited in the maximum number of emerging insects they can detect. In order to obtain precise measurement of insect emergence, it is necessary for systems to be semi-automated and able to measure large numbers of emerging insects. We addressed these issues by designing and building a system that is automated and can measure emergence of up to 1200 insects. We modified the existing &#34;falling-ball&#34; system using Arduino microcontrollers to automate data collection and expand the sample size through multiple data channels. Multiple data channels enable the user to not only increase their sample size, but also allows for multiple treatments to be run simultaneously in a single experiment. Furthermore, we created an R script to automatically visualize the data as a bubble plot, while also calculating the median day and time of emergence. The current system was designed using 3D printing so the user can modify the system to be adjusted for different species of insects. The goal of this protocol is to investigate important questions in chronobiology and stress physiology, using this precise and automated system to measure insect emergence patterns.

Measurement of insect emergence patterns requires precision. Existing systems are only semi-automated and sample size is limited. We addressed these issues by designing a system using microcontrollers to precisely measure the time of emergence of large numbers of emerging insects.

Eine präzise und autonomen System zur Erkennung von Insekten entstehen Muster

Existing systems to measure insect emergence patterns have limitations; they are only partially automated and are limited in the maximum number of ...

A Wind Tunnel for Odor Mediated Insect Behavioural Assays

Olfaction is the most important sensory mechanism by which many insects interact with their environment and a wind tunnel is an excellent tool to study insect chemical ecology. Insects can locate point sources in a three-dimensional environment through the sensory interaction and sophisticated behavior. The quantification of this behavior is a key element in the development of new tools for pest control and decision support. A wind tunnel with a suitable flight section with laminar air flow, visual cues for in-flight feedback and a variety of options for the application of odors can be used to measure complex behaviour which subsequently may allow the identification of attractive or repellent odors, insect flight characteristics, visual-odor interactions and interactions between attractants and odors lingering as background odors in the environment. A wind tunnel holds the advantage of studying the odor mediated behavioural repertoire of an insect in a laboratory setting. Behavioural measures in a controlled setting provide the link between the insect physiology and field application. A wind tunnel must be a flexible tool and should easily support the changes to setup and hardware to fit different research questions. The major disadvantage to the wind tunnel setup described here, is the clean odor background which necessitates special attention when developing a synthetic volatile blend for field application.

Here, we describe the construction and use of a wind tunnel for odor mediated behavioural assays with insects. The wind tunnel design facilitates the release of odor sources by several methods, with and without visual stimuli. Wind tunnel experiments are important methods to identify behaviorally active volatile chemicals.

Ein Windkanal für Geruch vermittelt Insekt Behavioral Assays

Olfaction is the most important sensory mechanism by which many insects interact with their environment and a wind tunnel is an excellent tool to study ...

Low-Cost Automated Flight Intercept Trap for the Temporal Sub-Sampling of Flying Insects Attracted to Artificial Light at Night

Sampling methods are selected depending on the targeted species or the spatial and temporal requirements of the study. However, most methods for passive sampling of flying insects have a poor temporal resolution because it is time-consuming, costly and/or logistically difficult to perform. Effective sampling of flying insects attracted to artificial light at night (ALAN) requires sampling at user-defined time points (nighttime only) across well-replicated sites resulting in major time and labor-intensive survey effort or expensive automated technologies. Described here is a low-cost automated intercept trap that requires no specialist equipment or skills to construct and operate, making it a viable option for studies that require temporal sub-sampling across multiple sites. The trap can be used to address a wide range of other ecological questions that require a greater temporal and spatial scale than is feasible with previous trap technology.

To study the impacts of artificial light at night (ALAN) on nocturnal flying insects, sampling needs to be confined to nighttime. The protocol describes a low-cost automated flight intercept trap that allows researchers to sample at user-defined periods with increased replication.

Kostengünstige automatisierte Flugabfangfalle für die zeitliche Teilprobenahme von fliegenden Insekten, die nachts von künstlichem Licht angezogen werden

Sampling methods are selected depending on the targeted species or the spatial and temporal requirements of the study. However, most methods for passive ...

Using Insect Electroantennogram Sensors on Autonomous Robots for Olfactory Searches

Robots designed to track chemical leaks in hazardous industrial facilities1 or explosive traces in landmine fields2 face the same problem as insects foraging for food or searching for mates3: the olfactory search is constrained by the physics of turbulent transport4. The concentration landscape of wind borne odors is discontinuous and consists of sporadically located patches. A pre-requisite to olfactory search is that intermittent odor patches are detected. Because of its high speed and sensitivity5-6, the olfactory organ of insects provides a unique opportunity for detection. Insect antennae have been used in the past to detect not only sex pheromones7 but also chemicals that are relevant to humans, e.g., volatile compounds emanating from cancer cells8 or toxic and illicit substances9-11. We describe here a protocol for using insect antennae on autonomous robots and present a proof of concept for tracking odor plumes to their source. The global response of olfactory neurons is recorded in situ in the form of electroantennograms (EAGs). Our experimental design, based on a whole insect preparation, allows stable recordings within a working day. In comparison, EAGs on excised antennae have a lifetime of 2 hr. A custom hardware/software interface was developed between the EAG electrodes and a robot. The measurement system resolves individual odor patches up to 10 Hz, which exceeds the time scale of artificial chemical sensors12. The efficiency of EAG sensors for olfactory searches is further demonstrated in driving the robot toward a source of pheromone. By using identical olfactory stimuli and sensors as in real animals, our robotic platform provides a direct means for testing biological hypotheses about olfactory coding and search strategies13. It may also prove beneficial for detecting other odorants of interests by combining EAGs from different insect species in a bioelectronic nose configuration14 or using nanostructured gas sensors that mimic insect antennae15.

We describe a protocol for using insect antennae in the form of electroantennograms (EAGs) on autonomous robots. Our experimental design allows stable recordings within a day and resolves individual odor patches up to 10 Hz. The efficiency of EAG sensors for olfactory searches is demonstrated in driving a robot toward an odor source.

Mit Insekten Elektroantennogramm Sensoren auf Autonome Roboter für Riech Suchen

Robots designed to track chemical leaks in hazardous industrial facilities1 or explosive traces in landmine fields2 face the same problem as insects ...

Neurowissenschaften

Building an Enhanced Flight Mill for the Study of Tethered Insect Flight

Makerspaces have a high potential of enabling researchers to develop new techniques and to work with novel species in ecological research. This protocol demonstrates how to take advantage of the technology found in makerspaces in order to build a more versatile flight mill for a relatively low cost. Given that this study extracted its&#160;prototype from flight mills built in the last decade, this protocol focuses more on outlining divergences made from the simple, modern flight mill. Previous studies have already shown how advantageous flight mills are to measuring flight parameters such as speed, distance, or periodicity. Such mills have allowed researchers to associate these parameters with morphological, physiological, or genetic factors. In addition to these advantages, this study discusses the benefits of using the technology in makerspaces, like 3D printers and laser cutters, in order to build a more flexible, sturdy, and collapsible flight mill design. Most notably, the 3D printed components of this design allow the user to test insects of various sizes by making the heights of the mill arm and infrared (IR) sensors adjustable. The 3D prints also enable the user to easily disassemble the machine for quick storage or transportation to the field. Moreover, this study makes greater use of magnets and magnetic paint to tether insects with minimal stress. Lastly, this protocol details a versatile analysis of flight data through computer scripts that efficiently separate and analyze differentiable flight trials within a single recording. Although more labor-intensive, applying the tools available in makerspaces and on online 3D modeling programs facilitates multidisciplinary and process-orientated practices and helps researchers avoid costly, premade products with narrowly adjustable dimensions. By taking advantage of the flexibility and reproducibility of technology in makerspaces, this protocol promotes creative flight mill design and inspires open science.

This protocol uses three-dimensional (3D) printers and laser cutters found in makerspaces in order to create a more flexible flight mill design. By using this technology, researchers can reduce costs, enhance design flexibility, and generate reproducible work when constructing their flight mills for tethered insect flight studies.

Bau einer verbesserten Flugmühle für die Untersuchung des Fluges mit angebundenen Insekten

Makerspaces have a high potential of enabling researchers to develop new techniques and to work with novel species in ecological research. This protocol ...

Ingenieurwesen

Electroantennography-based Bio-hybrid Odor-detecting Drone using Silkmoth Antennae for Odor Source Localization

Small drones with chemical or biosensor devices that can detect airborne odorant molecules have attracted considerable attention owing to their applicability in environmental and security monitoring and search-and-rescue operations. Small drones with commercial metal-oxide-semiconductor (MOX) gas sensors have been developed for odor source localization; however, their real-time-odor-detection performance has proven inadequate. However, biosensing technologies based on insect olfactory systems exhibit relatively high sensitivity, selectivity, and real-time response with respect to odorant molecules compared to commercial MOX gas sensors. In such devices, excised insect antennae function as portable odorant biosensor elements and have been found to deliver excellent sensing performance. This study presents experimental protocols for odorant-molecule detection in the air using a small autonomous bio-hybrid drone based on a mountable electroantennography (EAG) device incorporating silkmoth antennae.
We developed a mountable EAG device including sensing/processing parts with a Wi-Fi module. The device was equipped with a simple sensor enclosure to enhance the sensor directivity. Thus, odor source localization was conducted using the spiral-surge algorithm, which does not assume an upwind direction. The experimental bio-hybrid odor-detecting drone identified real-time odorant-concentration differences in a pseudo-open environment (outside a wind tunnel) and localized the source. The developed drone and associated system can serve as an efficient odorant molecule-detection tool and a suitable flight platform for developing odor source localization algorithms owing to its high programmability.

This study introduces experimental protocols for a bio-hybrid odor-detecting drone based on silkmoth antennae. The operation of an experimental electroantennogram device with silkmoth antennae is presented, in addition to the structure of a bio-hybrid drone designed for odor source localization using the spiral-surge algorithm.

Elektroantennen-basierte Bio-Hybrid-Geruchserkennungsdrohne mit Seidenmottenantennen zur Lokalisierung von Geruchsquellen

Small drones with chemical or biosensor devices that can detect airborne odorant molecules have attracted considerable attention owing to their ...

A Simple Flight Mill for the Study of Tethered Flight in Insects

Flight in insects can be long-range migratory flights, intermediate-range dispersal flights, or short-range host-seeking flights. Previous studies have shown that flight mills are valuable tools for the experimental study of insect flight behavior, allowing researchers to examine how factors such as age, host plants, or population source can influence an insects' propensity to disperse. Flight mills allow researchers to measure components of flight such as speed and distance flown. Lack of detailed information about how to build such a device can make their construction appear to be prohibitively complex. We present a simple and relatively inexpensive flight mill for the study of tethered flight in insects. Experimental insects can be tethered with non-toxic adhesives and revolve around an axis by means of a very low friction magnetic bearing. The mill is designed for the study of flight in controlled conditions as it can be used inside an incubator or environmental chamber. The strongest points are the very simple electronic circuitry, the design that allows sixteen insects to fly simultaneously allowing the collection and analysis of a large number of samples in a short time and the potential to use the device in a very limited workspace. This design is extremely flexible, and we have adjusted the mill to accommodate different species of insects of various sizes.

Flight in insects is influenced by a number of factors and the propensity to disperse is an important variable in understanding insect ecology and biological control strategies. We describe the construction and use of a simple, relatively inexpensive, and flexible flight mill for measuring parameters of tethered flight in insects.

Ein einfacher Flug Mühle für das Studium der Flug Tethered in Insekten

Flight in insects can be long-range migratory flights, intermediate-range dispersal flights, or short-range host-seeking flights. Previous studies have ...

Insect-controlled Robot: A Mobile Robot Platform to Evaluate the Odor-tracking Capability of an Insect

Robotic odor source localization has been a challenging area and one to which biological knowledge has been expected to contribute, as finding odor sources is an essential task for organism survival. Insects are well-studied organisms with regard to odor tracking, and their behavioral strategies have been applied to mobile robots for evaluation. This "bottom-up" approach is a fundamental way to develop biomimetic robots; however, the biological analyses and the modeling of behavioral mechanisms are still ongoing. Therefore, it is still unknown how such a biological system actually works as the controller of a robotic platform. To answer this question, we have developed an insect-controlled robot in which a male adult silkmoth (Bombyx mori) drives a robot car in response to odor stimuli; this can be regarded as a prototype of a future insect-mimetic robot. In the cockpit of the robot, a tethered silkmoth walked on an air-supported ball and an optical sensor measured the ball rotations. These rotations were translated into the movement of the two-wheeled robot. The advantage of this "hybrid" approach is that experimenters can manipulate any parameter of the robot, which enables the evaluation of the odor-tracking capability of insects and provides useful suggestions for robotic odor-tracking. Furthermore, these manipulations are non-invasive ways to alter the sensory-motor relationship of a pilot insect and will be a useful technique for understanding adaptive behaviors.

The capability to localize an odor source is necessary for insect survival and is expected to be applicable to artificial odor-tracking. The insect-controlled robot is driven by an actual silkmoth and enables us to evaluate the odor-tracking capability of insects through a robotic platform.

Insekt gesteuerte Roboter: Ein mobiler Roboter-Plattform, die geruchs Tracking-Fähigkeit eines Insekts zur Bewertung

Robotic odor source localization has been a challenging area and one to which biological knowledge has been expected to contribute, as finding odor ...