Name: flying insect detection and classification with inexpensive sensors
Uploaded: 2014-10-15T15:00:00
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We would like to thank the Vodafone Americas Foundation, the Bill and Melinda Gates Foundation, and the S&#227;o Paulo Research Foundation (FAPESP) for funding this research. We would also like to thank the many faculty members from the Department of Entomology at University of California, Riverside, for their advice on this project.&#160;

1昆虫コロニー、飼育<ol><li>モスキートコロニー、子育て<ol><li>野生に由来リアイエカ足根骨の、ネッタイイエカ、アカイエカstigmatosoma、とラボコロニーからネッタイシマカ大人、個人を捉えました。 </li><li>リア標準実験室条件下でエナメルパンにおける蚊の幼虫（27℃、16：8時間明：1時間夕暮れ/夜明け期間が濃い[LD]サイクル）、および接地げっ歯類飼料およびビール酵母の?...

<ol>
	<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. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Detecting+insect+flight+sounds+in+the+field+Implications+for+acoustical+counting+of+mosquitoes.">Detecting insect flight sounds in the field Implications for acoustical counting of mosquitoes.</a> Transactions of the ASABE. 50 (4), 1481 .</li><li>Moore, A., Miller, J. R., Tabashnik, B. E., Gage, S. 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+flying+insects+by+analysis+of+wingbeat+frequencies.">Automated identification of flying insects by analysis of wingbeat frequencies.</a> Journal of economic entomology. 79 (6), 1703-1706 (1986).</li><li>Moore, A., Miller, R. 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>

The sensor/classification framework described here allows the inexpensive and scalable classification of flying insects. The accuracies achievable by the system are good enough to allow the development of commercial products and could be a useful tool in entomological research.
The ability to use inexpensive, noninvasive sensors to accurately and automatically classify flying insects would have significant implications for entomological research. For example, by deploying the system in the fie...

自動的に飛行の付帯音を使って昆虫を分類する考え方は、最も初期のコンピュータの時代と市販のオーディオ録音機器1にさかのぼる。しかし、ほとんど進展は、介在十年でこの問題について説明した。この追求の進展の欠如は、いくつかの関連する要因に起因することができます。 まず、有効なセンサの欠如は、データ収集が困難になった。データを収集するためのほとんどの努力は、音響マイクロフォン2-5を使用している。このようなデバイスは、非常にまばらな、低品質のデータで、その結果、環境中のノイズや周囲の騒音を巻くことは非常に敏感である。 第二に、これらのデータ品質の問題を配合することは、多くの研究者が非常に複雑な分類モデル、特にニューラルネットワーク6-8を学習することを試みてきたという事実である。例の単なる十で、複雑な分類モデルを学習しようとすると、オーバーフィッティングのためのレシピです。 第三に、データ取得の困難は、多くの研究者は300のインスタンス9以下のように少数のように、非常に限られたデータに分類モデルを構築することを試みていることを意味している。しかし、正確な分類モデルを構築するために、より多くのデータが10-13優れていることが知られている。 この作品は、すべての3つの問題に対処します。オプティカル（ではなく音響 ）センサーは、ノイズや周囲の音を巻くために、完全な不変性で、数メートル先から昆虫の飛行の&quot;音&quot;を記録するために使用することができます。これらのセンサは、以前のすべての努力よりもはるかに多くのデータを組み合わせて、ラベルされた訓練事例の数百万の記録を許可されたため、以前の研究努力を悩ませてきた、オーバーフィッティングを回避している。原則に基づいた方法は、その分類モデルへの追加的な情報の取り込みを可能にするの下に表示されます。この追加情報は、日常のようにようにすることができ時刻などから入手しやすいが、その場合でも、モデルの精度が大幅に利益を生み出す。最後に、私たちが収集した膨大な量のデータは、私たちは、シンプル、正確かつ堅牢な分類子を生成するために&quot; データの不当な有効性 」10を利用できるようにすることが実証されている。 要約すると、飛ぶ昆虫の分類は研究室で作成した怪しげな主張を越えて移動し、現在、現実の展開のための準備ができています。この作品で提示センサーとソフトウェアは、世界中の研究を加速するための強力なツールを研究者に提供します。

<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

正確に飛翔昆虫を分類できた安価な、非侵襲的なシステムは、昆虫学の研究にとって重要な意味を持っており、両方の医療や農業昆虫学のためのベクトルと害虫駆除の多くの有用なアプリケーションの開発を可能にするであろう。この与えられた、最後の60年は、このタスクを対象とした数多くの研究努力を見てきました。しかし、今日まで、本研究のいずれも、持続的な影響を与えなかった。本研究では、擬似的な音響光学センサは、優れたデータを生成できることを示している。昆虫の飛行動作に内因性および外因性の両方その追加機能には、昆虫分類を改善するために利用することができます。ことは、ベイジアン分類アプローチは、効率的にオーバーフィッティングに非常に堅牢である分類モデルを学習することができ、そして一般的な分類の枠組みを簡単に特徴の任意の数を組み込むことができます。私たちは、以前のすべての作品のコンビを矮小大規模実験での知見を実証昆虫の数と見なさ種の数によって測定されるように、定義さ。

Two experiments are presented here. For both experiments, the data used were randomly sampled from a dataset that contains over 100,000 objects.
The first experiment shows the ability of the proposed classifier to accurately classify different species/sexes of insects. As the classification accuracy depends on the insects to be classified, a single absolute value for classification accuracy will not give the reader a good intuition about the performance of the system. Instead, rather than repo...

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Flying Insect Detection and Classification with Inexpensive Sensors

We proposed a system that uses inexpensive, noninvasive pseudo-acoustic optical sensors to automatically and accurately detect, count, and classify flying insects based on their flying sound.

安価なセンサで昆虫の検出と分類をフライング

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

Research

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Bioengineering

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