安価なセンサで昆虫の検出と分類をフライング

Summary

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.

Abstract

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。

Introduction

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"音"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" 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。

Protocol

1昆虫コロニー、飼育モスキートコロニー、子育て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。 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?…

Representative Results

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…

Discussion

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…

Materials

Name of Material/ Equipment	Company	Catalog Number	Comments/Description
Audio Recorder: ICD-PX312	Sony	4-267-065-11(2)	With a 8 GB microSD extra memory
Insectary	Lee's Aquarium & Pet Products.	20088 HerpHaven®, Large Rectangle	14 1/2" Long x 8 3/4" Wide x 9 3/4" high. Modified to house insects.
Laser Line Generator, 650nm (red)	Apinex (www.apinex.com)	LN60-650	5mW. This is a low powered laser, similar to a teachers lasers pointer
Photodiode Array	VISHAY SEMICONDUCTOR  TEFD4300  PIN PHOTODIODE, 650NM, 20DEG, T1	TEFD4300	We made a custom array of 15 of these Photodiodes wired in parallel
Analogue to Digital Convertor Integrated Circuit	Custom made in our lab		We made this item ourselves, but an easily available commercial product, Gino PCF8591 AD/DA Converter, provides the same functionality.