Сканер за комари; Университет на Фулда
Електротехника и информационни технологии
общ преглед
Като част от проекта "скенер за комари" предстои да бъде разработена система за автоматична картинна идентификация на комари. Комарите се снимат с помощта на камера с висока разделителна способност и след това се оценяват. Една от основните задачи тук е разработването на алгоритми за класификация на тези изображения. Тъй като машинното зрение е изключително сложен проблем, методите от областта на изкуствения интелект и обработката на изображения се комбинират и доразвиват.
мотивация
В Германия има над 50 различни вида комари, при които повечето патогени не могат да съществуват при сегашните климатични условия. Някои от тях, като тези от рода Anopheles, от които в Германия има шест различни вида, и отдавна установения род Aedes, попадат при по-благоприятни климатични условия като потенциални носители на неендемични инфекциозни заболявания като малария, треска от денга, жълта треска, долината Рифт Треска, треска от Западен Нил и треска Chikungunya [1].
Нарастващите средни температури, свързани с глобалното затопляне, благоприятстват по-бързото размножаване на комарите, чиито ларви z. Б. може да се развива оптимално в градски басейни без риба, тъй като там не се ядат. Повишаването на температурата също така насърчава размножаването на вируси и други патогени в комарите и по този начин увеличава тяхната заразност. Съответно, лабораторните тестове на Aedes Aegypti (комар с жълта треска) с вируса Денга-2 показват, че репликацията на вируса се увеличава успоредно с температурата [2]. За вируса на денга значимостта на температурата е изчислена с помощта на модел и е установено, че дори незначителна промяна в климата може да доведе до епидемии от треска на денга [3].
Поради гореспоменатите причини има смисъл да се създадат нови системи за географски мониторинг, за да се открият променящите се регионални рискове от инфекция. Такава система може например да се основава на изобразително разпознаване на комарите и да се състои от събиране на капан с вградена макро камера, референтна база данни за комарите, които трябва да бъдат идентифицирани и вградена система за автоматична идентификация. Той може да замени конвенционалната и отнемаща време „визуална“ светлинна микроскопична класификация на потенциално инфекциозните видове комари, за да се гарантира по-бързото им откриване. Конвенционалните капани за събиране вече се използват рутинно в някои германски региони за преброяване на комари. Тъй като автоматичната картинна идентификация на комарите е изключително сложен проблем, първо трябва да се извърши откриване на нивото на вида.
Резултати
Като част от проекта е разработен метод за обработка на изображения за автоматична идентификация на видовете комари на снимки.
Първоначалното разследване на откриването на комари показва, че простите методи за обработка на изображения (сравнение на хистограми и сравнение на квантовани изображения) не са задоволително решение за идентифициране на видовете [4]. Поради тази причина са адаптирани по-сложни методи от областите на разпознаване на модели и машинно обучение. Разработеният по този начин метод постига 99% степен на откриване при разграничаване между три вида комари [5]. Изображенията за оценката са създадени от нас самите и идват от лабораторни комари. Налични бяха общо 112 снимки с родовете Aedes, Anopheles и Cluex. Трябва да се отбележи, че тук се проведе полуавтоматична обработка. Насекомото и фона на изображението първо трябваше да бъдат разделени ръчно, за да се извърши последващо разпознаване.
Автоматичното разделяне на фона и комарите е извършено в [6]. Интеграцията в описания по-горе метод за обработка на изображения все още предстои.
[1] Hemmer, C. J., Frimmel, S., Kinzelbach, R. u. Гюртлер, Л.: Глобално затопляне: проправяне на пътя за тропическите инфекциозни болести в Германия? Германски медицински седмичник 132 (2007) 48, стр. 2583-2589
[2] Watts, D.M., Burke, D.S., Harrsion, B.A., Whitmire, R. E. et al. Нисалак, А.: Влияние на температурата върху векторната ефективност на Aedes aegypti за вируса на денга 2. Amer.J.Trop.Med.Hyg. 36 (1987) 1, стр. 143-152
[3] Patz, J.A., Martens, W.J., Focks, D.A. et al. Jetten, T. H.: Епидемичен потенциал на треска от денга, прогнозиран от общите модели на циркулация на глобалните климатични промени. Перспективи за здравето на околната среда 106 (1998) 3, стр. 147-153
[4] Jäger, J., Grigoriev, P., Wolff, V., Fricke-Neuderth, K., Günzel, V. u. Шлот, Т.: Автоматично откриване на потенциално инфекциозни комари. В: Puente León, F. (Ed.): Forum Bildverarbeitung 2012. [29.-30. Ноември 2012 г. в Регенсбург]. Карлсруе: KIT Scientific Publishing 2012
[5] Григориев, П., Ягер, Й., Корнек, С., Волф, В. u. Fricke-Neuderth, K.: Суперпикселна класификация на родовете комари с метода bag-of-features. В: Puente León, F. (Ed.): Forum Bildverarbeitung 2014. [27.-28. Ноември 2014 г. в Регенсбург]. Карлсруе: KIT Scientific Publishing 2014, стр. 191–202
[6] Jäger, J., Wolff, V. u. Fricke-Neuderth, K.: Двустепенно прилагане на метода на излъчване за откриване на комари. В: Puente León, F. (Ed.): Forum Bildverarbeitung 2014. [27.-28. Ноември 2014 г. в Регенсбург]. Карлсруе: KIT Scientific Publishing 2014, стр. 203-214