Name: flying insect detection and classification with inexpensive sensors
Uploaded: 2014-10-15T15:00:00
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Nous tenons à remercier la Fondation Vodafone Amériques, la Fondation Bill et Melinda Gates et la Fondation de recherche de São Paulo (FAPESP) pour financer cette recherche. Nous tenons également à remercier les nombreux membres du corps professoral du département d&#39;entomologie à l&#39;Université de Californie, Riverside, pour leurs conseils sur ce projet.

1. insectes Colony et Elevage <ol><li> Mosquito Colony et Elevage <ol><li> Tarsalis arrière Culex, Culex quinquefasciatus, stigmatosoma Culex, Aedes et adultes aegypti de colonies de laboratoire, qui provenaient sauvages capturés individus. </li><li> Les larves de moustiques arrière dans des casseroles en émail dans des conditions standard de laboratoire (27 ° C, 16: lumière 8 h: noir [LD] le cycle avec des périodes crépuscule / l&#39;aube 1 h), et les ad libitum nourrir sur...

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	<li>Kahn, M. C., Celestin, W., Offenhauser, W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Recording+of+sounds+produced+by+certain+disease-carrying+mosquitoes.">Recording of sounds produced by certain disease-carrying mosquitoes.</a> Science. 101 (2622), 335-336 (1945).</li><li>Reed, S. C., Williams, C. M., Chadwick, L. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Frequency+of+wing-beat+as+a+character+for+separating+species+races+and+geographic+varieties+of+Drosophila.">Frequency of wing-beat as a character for separating species races and geographic varieties of Drosophila.</a> Genetics. 27 (3), 349 (1942).</li><li>Belton, P., Costello, R. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Flight+sounds+of+the+females+of+some+mosquitoes+of+Western+Canada.">Flight sounds of the females of some mosquitoes of Western Canada.</a> Entomologia experimentalis et applicata. 26 (1), 105-114 (1979).</li><li>Mankin, R. W., Machan, R., Field Jones, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=testing+of+a+prototype+acoustic+device+for+detection+of+Mediterranean+fruit+flies+flying+into+a+trap.">testing of a prototype acoustic device for detection of Mediterranean fruit flies flying into a trap.</a> Proc. 7th Int Symp Fruit Flies of Economic Importance. , 10-15 (2006).</li><li>Raman, D. R., Gerhardt, R. R., Wilkerson, J. 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H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Automated+identification+of+optically+sensed+aphid+(Homoptera:+Aphidae)+wingbeat+waveforms.">Automated identification of optically sensed aphid (Homoptera: Aphidae) wingbeat waveforms.</a> Annals of the Entomological Society of America. 95 (1), 1-8 (2002).</li><li>Li, Z., Zhou, Z., Shen, Z., Yao, Q. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Automated+identification+of+mosquito+(diptera:+Culicidae)+wingbeat+waveform+by+artificial+neural+network.">Automated identification of mosquito (diptera: Culicidae) wingbeat waveform by artificial neural network.</a> Artificial Intelligence Applications and Innovations. , 483-489 (2005).</li><li>Moore, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Artificial+neural+network+trained+to+identify+mosquitoes+in+flight.">Artificial neural network trained to identify mosquitoes in flight.</a> Journal of insect behavior. 4 (3), 391-396 (1991).</li><li>Halevy, A., Norvig, P., Pereira, F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+unreasonable+effectiveness+of+data.">The unreasonable effectiveness of data.</a> Intelligent Systems, IEEE. 24 (2), 8-12 (2009).</li><li>Banko, M., Brill, E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Mitigating+the+paucity-of-data+problem+exploring+the+effect+of+training+corpus+size+on+classifier+performance+for+natural+language+processing.">Mitigating the paucity-of-data problem exploring the effect of training corpus size on classifier performance for natural language processing.</a> , 1-5 (2001).</li><li>Shotton, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Real-time+human+pose+recognition+in+parts+from+single+depth+images.">Real-time human pose recognition in parts from single depth images.</a> Communications of the ACM. 56 (1), 116-124 (2013).</li><li>Ilyas, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Classifying+insects+on+the+fly.">Classifying insects on the fly.</a> Ecological Informatics. , (2013).</li><li>Mack, Y. P., Rosenblatt, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Multivariate+k-nearest+neighbor+density+estimates.">Multivariate k-nearest neighbor density estimates.</a> Journal of Multivariate Analysis. 9 (1), 1-15 (1979).</li><li>Benedict, M., Robinson, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+first+releases+of+transgenic+mosquitoes+an+argument+for+the+sterile+insect+technique.">The first releases of transgenic mosquitoes an argument for the sterile insect technique.</a> TRENDS in Parasitology. 19 (8), 349-355 (2003).</li><li>. Supporting Materials Available from: <a target="_blank" href="https://sites.google.com/site/insectclassification">https://sites.google.com/site/insectclassification</a></li><li>Chen, Y., Why, A., Batista, G., Mafra-Neto, A., Keogh, E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Flying+Insect+Classification+with+Inexpensive+Sensors.">Flying Insect Classification with Inexpensive Sensors.</a> Journal of Insect. 27 (5), 657-677 (2014).</li></ol>

Le cadre capteur / classification décrit ici permet la classification peu coûteuse et évolutive des insectes volants. Les précisions atteignables par le système sont suffisantes pour permettre le développement de produits commerciaux bien et pourrait être un outil utile dans la recherche entomologique. La possibilité d&#39;utiliser, peu coûteux capteurs non invasifs pour classer automatiquement et avec précision les insectes volants aurait des implications importantes pour la reche...

L&#39;idée de classer automatiquement les insectes en utilisant le son accessoire de leur vol remonte aux premiers jours de l&#39;informatique et de l&#39;équipement d&#39;enregistrement audio disponible dans le commerce 1. Cependant, peu de progrès ont été réalisés sur ce problème dans les décennies suivantes. L&#39;absence de progrès dans cette poursuite peut être attribuée à plusieurs facteurs connexes. Tout d&#39;abord, le manque de capteurs efficaces a fait la collecte de données difficile. La plupart des efforts de collecte de données ont utilisé des micros acoustiques 2-5. De tels dispositifs sont extrêmement sensibles du bruit du vent et le bruit ambiant dans l&#39;environnement, résultant en données très rares et de faible qualité. Deuxièmement, ce qui aggrave ces problèmes de qualité des données est le fait que de nombreux chercheurs ont tenté d&#39;apprendre des modèles de classification très complexes, en particulier les réseaux de neurones 6-8. Essayer d&#39;apprendre des modèles de classification complexes, avec de simples dizaines d&#39;exemples,est une recette pour plus de raccord. Troisièmement, la difficulté de l&#39;obtention des données a fait que de nombreux chercheurs ont tenté de construire des modèles de classification des données très limitées, aussi peu que 300 cas de 9 ou moins. Cependant, il est connu que pour la construction de modèles de classification précis, plus les données sont mieux 10 à 13. Ce travail aborde les trois questions. Optiques (plutôt que acoustique) capteurs peuvent être utilisés pour enregistrer le &quot;son&quot; de vol de l&#39;insecte de mètres, avec invariance complète du bruit du vent et les bruits ambiants. Ces capteurs ont permis l&#39;enregistrement de millions de cas de formation labellisés, beaucoup plus de données que tous les efforts précédents combinés, et d&#39;éviter ainsi les efforts de recherche antérieurs sur-apprentissage qui sévit. Une méthode fondée sur des principes est illustré ci-dessous qui permet l&#39;incorporation de l&#39;information supplémentaire dans le modèle de classification. Cette information supplémentaire peut être aussi quotidienne et quefacile à obtenir que le temps de la journée, mais encore produire des gains importants en termes de précision du modèle. Enfin, il est démontré que les énormes quantités de données que nous avons recueillies nous permettent de profiter de &quot;l&#39;efficacité déraisonnable de données&quot; 10 pour produire des classificateurs simples, précises et solides. En résumé, vol classification des insectes a dépassé les réclamations douteuses créés dans le laboratoire de recherche et est maintenant prêt pour un déploiement dans le monde réel. Les capteurs et les logiciels présentés dans cette étude seront chercheurs du monde entier des outils robustes pour accélérer leurs recherches.

<table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0" width="1293">
	<tbody>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:328px;">Name of Material/ Equipment</td>
			<td style="width:237px;">Company</td>
			<td style="width:257px;">Catalog Number</td>
			<td style="width:471px;">Comments/Description</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:328px;">Audio Recorder: ICD-PX312</td>
			<td style="width:237px;">Sony</td>
			<td style="width:257px;">4-267-065-11(2)</td>
			<td>With a 8 GB microSD extra memory</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:328px;">Insectary</td>
			<td style="width:237px;">Lee&#39;s Aquarium &#38; Pet Products.</td>
			<td style="width:257px;">20088 HerpHaven&#174;, Large Rectangle</td>
			<td style="width:471px;">14 1/2&#34; Long x 8 3/4&#34; Wide x 9 3/4&#34; high. Modified to house insects.&#160;</td>
		</tr>
		<tr height="42">
			<td height="42" style="height:42px;width:328px;">Laser Line Generator, 650nm (red)</td>
			<td style="width:237px;">Apinex (www.apinex.com)</td>
			<td style="width:257px;">LN60-650</td>
			<td style="width:471px;">5mW. This is a low powered laser, similar to a teachers lasers pointer</td>
		</tr>
		<tr height="63">
			<td height="63" style="height:63px;width:328px;">Photodiode Array</td>
			<td style="width:237px;">VISHAY SEMICONDUCTOR&#160; TEFD4300&#160; PIN PHOTODIODE, 650NM, 20DEG, T1</td>
			<td style="width:257px;">TEFD4300</td>
			<td style="width:471px;">We made a custom array of 15 of these Photodiodes wired in parallel</td>
		</tr>
		<tr height="63">
			<td height="63" style="height:63px;">Analogue to Digital Convertor Integrated Circuit&#160;</td>
			<td style="width:237px;">Custom made in our lab</td>
			<td style="width:257px;"></td>
			<td style="width:471px;">We made this item ourselves, but an easily available commercial product, Gino PCF8591 AD/DA Converter, provides the same functionality.&#160;</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

flying insect detection and classification with inexpensive sensors

Un système non invasif peu coûteux qui pourrait classer avec précision les insectes volants aurait des implications importantes pour la recherche entomologique, et permettre le développement de nombreuses applications utiles dans le vecteur et la lutte antiparasitaire à la fois pour l&#39;entomologie médicale et agricole. Compte tenu de cela, les soixante dernières années ont vu de nombreux efforts de recherche consacrés à cette tâche. À ce jour, cependant, aucun de ces recherches ont eu un impact durable. Dans ce travail, nous montrons que les capteurs optiques pseudo-acoustique peuvent produire des données de qualité supérieure; que des fonctionnalités supplémentaires, à la fois intrinsèque et extrinsèque au comportement de vol de l&#39;insecte, peut être exploitée pour améliorer la classification des insectes; une approche de classification bayésienne permet d&#39;apprendre efficacement des modèles de classification qui sont très robustes au sur-apprentissage, et un cadre de classification générale permet d&#39;intégrer facilement un nombre arbitraire de fonctionnalités. Nous démontrons des résultats avec des expériences à grande échelle qui éclipsent tous les travaux antérieurs CombiNed, tel que mesuré par le nombre d&#39;insectes et le nombre d&#39;espèces considérées.

Deux expériences sont présentés ici. Pour les deux expériences, les données utilisées ont été échantillonnées au hasard à partir d&#39;un ensemble de données qui contient plus de 100.000 objets. La première expérience démontre la capacité du système de classification proposé de classer avec précision les différentes espèces d&#39;insectes / sexes. Comme la précision de la classification dépend des insectes pour être classé, un seule valeur absolue pour la précision ...

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Flying Insect Detection and Classification with Inexpensive Sensors

Nous avons proposé un système qui utilise des capteurs de pseudo-acoustique non invasives peu coûteuses optiques pour détecter automatiquement et avec précision, compter, et classer les insectes en fonction de leur son volant volant.

Insectes volants Détection et classification des capteurs peu coûteux

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

Research

JoVE Journal

Bioengineering

Fluorescence detection methods for microfluidic droplet platforms

Méthodes de détection par fluorescence pour les plateformes microfluidiques gouttelettes

The development of microfluidic platforms for performing chemistry and biology has in large part been driven by a range of potential benefits that ...

Recherche

Bio-ingénierie

Bacterial Detection &amp; Identification Using Electrochemical Sensors

Bacterial Detection & Identification Using Electrochemical Sensors

Bacterial Detection &amp; identification au moyen de capteurs électrochimiques

Electrochemical  sensors are widely used for rapid and accurate measurement of blood glucose and  can be adapted for detection of a wide variety of ...

Glutamine Flux Imaging Using Genetically Encoded Sensors

Glutamine Flux Imaging Utilisation de capteurs génétiquement codés

Genetically encoded sensors allow real-time monitoring of biological molecules at a subcellular resolution. A tremendous variety of such sensors for ...

A Microfluidic-based Electrochemical Biochip for Label-free DNA Hybridization Analysis

Une biopuce microfluidique électrochimique à base d&#39;analyse ADN hybridation Sans étiquette

Miniaturization of analytical benchtop procedures into the micro-scale provides significant advantages in regards to reaction time, cost, and integration ...

Sensitive Detection of Proteopathic Seeding Activity with FRET Flow Cytometry

Détection sensible de Proteopathic semis Activité FRET avec la cytométrie en flux

Increasing evidence supports transcellular propagation of toxic protein aggregates, or proteopathic seeds, as a mechanism for the initiation and ...

Fast Enzymatic Processing of Proteins for MS Detection with a Flow-through Microreactor

Fast Processing Enzymatic des protéines pour MS de détection avec un microréacteur Flow-through

The vast majority of mass spectrometry (MS)-based protein analysis methods involve an enzymatic digestion step prior to detection, typically with trypsin. ...

Microfluidic Platform with Multiplexed Electronic Detection for Spatial Tracking of Particles

Plate-forme microfluidique avec multiplexée Détection électronique pour le suivi spatial des particules

Microfluidic processing of biological samples typically involves differential manipulations of suspended particles under various force fields in order to ...

Ovarian Cancer Detection Using Photoacoustic Flow Cytometry

Détection du cancer de l'ovaire à l'aide de la cytométrie du flux photoacoustique

Many studies suggest that the enumeration of circulating tumor cells (CTCs) may show promise as a prognostic tool for ovarian cancer. Current strategies ...

Design and Analysis for Fall Detection System Simplification

Conception et analyse pour la simplification du système de détection des chutes

This paper presents a methodology based on multimodal sensors to configure a simple, comfortable and fast fall detection and human activity recognition ...

The Fabrication and Operation of a Continuous Flow, Micro-Electroporation System with Permeabilization Detection

La fabrication et l’exploitation d’un système de micro-électroporation à flux continu avec détection de perméabilisation

Current therapeutic innovations, such as CAR-T cell therapy, are heavily reliant on viral-mediated gene delivery. Although efficient, this technique is ...