論文の概要: Automatic Counting and Classification of Mosquito Eggs in Field Traps

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.20656v4
• Date: Tue, 2 Jul 2024 09:12:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-04 06:59:27.453002
• Title: Automatic Counting and Classification of Mosquito Eggs in Field Traps
• Title（参考訳）: フィールドトラップにおけるモスキート卵の自動計数と分類
• Authors: Javier Naranjo-Alcazar, Jordi Grau-Haro, Pedro Zuccarello, David Almenar, Jesus Lopez-Ballester,
• Abstract要約: 蚊が卵を挿入するフィールドトラップの解析は、不妊虫技術(SIT)が適切に機能していることを確認するのに不可欠である。 これは、ハッチした卵の数は、不妊オスが野生の卵と競合していないことを示唆している可能性があるためである。 トラップの研究は顕微鏡で手作業で行われ、非常に時間がかかり、ヒューマンエラーを起こしやすい。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.39945675027960637
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The analysis of the field traps where the mosquitoes insert their eggs is vital to check that the sterile insect technique (SIT) is working properly. This is because the number of hatched eggs may indicate that the sterile males are not competing with the wild ones. Nowadays, the study of the traps is done manually by microscope and is very time-consuming and prone to human error. This paper presents an automatic trap survey. For this purpose, a device has been designed that automatically scans the slat obtaining different overlapping photos. Subsequently, the images are analyzed by a Mask-RCNN neural network that segments the eggs and classifies them into 2 classes: full or hatch
• Abstract（参考訳）: 蚊が卵を挿入するフィールドトラップの解析は、不妊虫技術(SIT)が適切に機能していることを確認するのに不可欠である。 これは、ハッチした卵の数は、不妊オスが野生の卵と競合していないことを示唆している可能性があるためである。 現在、トラップの研究は顕微鏡で手作業で行われており、非常に時間がかかり、人的ミスを起こしやすい。 本稿では,自動トラップサーベイを提案する。 この目的のために、異なる重なり合う写真を取得するスラットを自動的にスキャンする装置が設計された。 その後、画像はMask-RCNNニューラルネットワークによって分析され、卵を分割し、それらを2つのクラス(フルまたはハッチ)に分類する。

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