CN106793768B - 光子栅栏 - Google Patents
光子栅栏 Download PDFInfo
- Publication number
- CN106793768B CN106793768B CN201580023177.6A CN201580023177A CN106793768B CN 106793768 B CN106793768 B CN 106793768B CN 201580023177 A CN201580023177 A CN 201580023177A CN 106793768 B CN106793768 B CN 106793768B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- organism
- imager
- mosquitoes
- image
- detector
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A01—AGRICULTURE; FORESTRY; ANIMAL HUSBANDRY; HUNTING; TRAPPING; FISHING
- A01M—CATCHING, TRAPPING OR SCARING OF ANIMALS; APPARATUS FOR THE DESTRUCTION OF NOXIOUS ANIMALS OR NOXIOUS PLANTS
- A01M1/00—Stationary means for catching or killing insects
- A01M1/22—Killing insects by electric means
- A01M1/226—Killing insects by electric means by using waves, fields or rays, e.g. sound waves, microwaves, electric waves, magnetic fields, light rays
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A01—AGRICULTURE; FORESTRY; ANIMAL HUSBANDRY; HUNTING; TRAPPING; FISHING
- A01M—CATCHING, TRAPPING OR SCARING OF ANIMALS; APPARATUS FOR THE DESTRUCTION OF NOXIOUS ANIMALS OR NOXIOUS PLANTS
- A01M1/00—Stationary means for catching or killing insects
- A01M1/02—Stationary means for catching or killing insects with devices or substances, e.g. food, pheronones attracting the insects
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A01—AGRICULTURE; FORESTRY; ANIMAL HUSBANDRY; HUNTING; TRAPPING; FISHING
- A01M—CATCHING, TRAPPING OR SCARING OF ANIMALS; APPARATUS FOR THE DESTRUCTION OF NOXIOUS ANIMALS OR NOXIOUS PLANTS
- A01M1/00—Stationary means for catching or killing insects
- A01M1/02—Stationary means for catching or killing insects with devices or substances, e.g. food, pheronones attracting the insects
- A01M1/026—Stationary means for catching or killing insects with devices or substances, e.g. food, pheronones attracting the insects combined with devices for monitoring insect presence, e.g. termites
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A01—AGRICULTURE; FORESTRY; ANIMAL HUSBANDRY; HUNTING; TRAPPING; FISHING
- A01M—CATCHING, TRAPPING OR SCARING OF ANIMALS; APPARATUS FOR THE DESTRUCTION OF NOXIOUS ANIMALS OR NOXIOUS PLANTS
- A01M1/00—Stationary means for catching or killing insects
- A01M1/10—Catching insects by using Traps
- A01M1/106—Catching insects by using Traps for flying insects
Landscapes
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Pest Control & Pesticides (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Insects & Arthropods (AREA)
- Wood Science & Technology (AREA)
- Zoology (AREA)
- Environmental Sciences (AREA)
- Catching Or Destruction (AREA)
- Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
- Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)
- Cultivation Of Seaweed (AREA)
Abstract
用于追踪气载生物体的系统,其包括成像器、鉴于成像器的背光源(例如回射表面)、以及处理器,所述处理器被配置成分析由处理器捕获的一个或多个图像以识别生物体的生物学特性。
Description
优先权申请和相关申请的所有主题以及优先权申请和相关申请的任何及所有的母案申请、祖案申请、曾祖案申请等的所有主题,包括任何优先权要求,在这些主题不与本文冲突的程度内,都通过参考并入本文。
发明内容
在一个方面,用于追踪气载生物体的系统包括成像器(例如,照相机或扫描仪),背光源(例如,回射器)和处理器。处理器被配置为分析由至少包括背光源的一部分的成像器捕获的一个或多个图像,并使用特征频率、谐波幅度、形状、大小、空速、地度或位置来识别成像器的视场中的生物体(例如,昆虫,例如蚊子、蜂、蝗虫或蛾等)的生物学特性(例如,属、物种、性别、交配状态、妊娠、进食状态、年龄或健康状况)。该系统还可以包括布置成照射成像器的视场的照明光源。生物体可以具有翅膀,在这种情况下,处理器可以被配置为使用翅膀振动频率来识别生物学特性。
该系统还可以包括检测器,所述检测器被配置为检测指示成像器的视场中的生物体的特性的信号。例如,检测器可以包括光电二极管,其可以被配置为检测来自被配置为对准生物体的可选的瞄准光源的光或来自背光源的光。瞄准光源可以被配置为从多个方向(例如,可以放置在预期生物体位置周围的位置的成组聚光灯或LED)对准生物体。检测器可以被配置为检测指示从成像器到生物体的距离的信号,例如通过检测在多个瞄准光源(其可以例如是不同的颜色或被配置为选择性地打开和关闭)中的生物体投射的阴影,或者通过使用多个光学位置感测装置来对生物体进行三角测量。处理器(或第二处理器)可以被配置为使用该信号来确定从成像器到生物体的距离。或者,处理器可使用由成像器捕获的一个或多个图像来确定到生物体的距离,例如在成像器包括多个成像装置的情况下,成像器可以以与上述瞄准光源相同的方式操作。检测器可以具有大于成像器的帧率的一半的带宽,或小于或等于成像器的帧率的带宽,并且可以具有大于或小于成像器的图像分辨率或视场的图像分辨率或视场。检测器也可以是声学的。
在另一方面,追踪气载生物体的方法包括从成像器获取第一图像,所述成像器在其视场中具有背光源(例如,回射器),确定图像包括在一位置处的生物体,获取第二图像,以及(例如通过确定特征频率、谐波振幅、形状、大小、空速、地速、飞行方向,飞行路径或位置)使用第二图像确定生物体的生物学特性(例如,属、物种、性别、交配状态、妊娠、进食状态、年龄或健康状态)。第一和第二图像具有不同的分辨率(例如,第一图像可以比第二图像更精细或更粗糙),或者它们以不同的帧率获取(例如,可以以比第一图像更快或更慢的帧率来获取第二图像)。图像的大小也可能不同。获取第一或第二图像可以包括例如使用激光或LED照射所获取的图像的区域。获取任一图像可以包括获取一系列图像。图像可以都由成像器获取,或者第二图像可以由不同的装置(例如,光电二极管)获取。
在另一方面,用于致残气载生物体的系统包括成像器(例如,相机或扫描仪),背光源(例如,回射器),处理器和致残系统。处理器被配置为分析由至少包括背光源的一部分的成像器捕获的一个或多个图像,并使用特征频率、谐波幅度、形状、大小、空速、地度或位置来识别在成像器的视场中的生物体(例如,昆虫,诸如蚊子、蜂、蝗虫或蛾)的生物学特性(例如,属、物种、性别、交配状态、妊娠、进食状态、年龄或健康状况等)。致残系统被配置为响应于所识别的特性(例如,通过杀死、损坏翅膀或触须或者损害生物功能)致残生物体(例如,仅致残确定的属、物种、性别或者妊娠的生物体)。致残系统可以包括激光器(例如,UV-C激光器或红外激光器),并且可以被配置为从处理器接受位置数据以用于瞄准生物体。
在另一方面,一种致残气载生物体的方法包括从在其视场中具有背光源(例如,回射器)的成像器获取第一图像,确定图像包括在一位置处的生物体,获取第二图像,(例如通过确定特征频率、谐波振幅、形状、大小、空速、地速、飞行方向、飞行路径或位置)使用第二图像来确定生物体的生物学特性(例如,属、物种、性别、交配状态、妊娠、进食状态、年龄或健康状况),响应于确定的生物学特性致残生物体(例如,杀死生物体、损害机体功能(例如交配、进食、飞行、听力、声学感测、化学感应或视力))。第一和第二图像具有不同的分辨率(例如,第一图像可以比第二图像更精细或更粗糙),或者它们以不同的帧率获取(例如,可以以比第一图像更快或更慢的帧率来获取第二图像)。例如,可以通过将激光束对准生物体(可选地使用从获取的图像中的一个或两个获得的瞄准信息)、通过将声脉冲对准生物体、通过释放化学试剂或通过将物理对策对准生物体来致残生物体。
在另一方面,一种用于识别区域中的飞行昆虫的状态的系统包括成像器、被配置为放置在成像器的视场中的背光源(例如,回射器)、以及被配置为分析由至少包括所述背光源的一部分的所述成像器捕获的一个或多个图像的处理器,所述处理器被配置成使用特征频率、形状、大小、空速、地度或位置来识别成像器的视场中的昆虫的可能的生物学状态。昆虫可以是蚊子,在这种情况下,处理器可以被配置为确定蚊子感染疟疾的概率。处理器可以被配置为收集多个昆虫的可能的生物学状态,例如收集昆虫群体的群体数据,或收集与环境参数(例如,一天中的时间、季节、天气、或温度)成函数关系的可能的生物状态数据。
在另一方面,用于追踪气载生物体的系统包括成像器,被配置为放置在成像器的视场中的背光源(例如,回射器),处理器,和被配置为检测成像器的视场中的生物体的检测器。成像器和检测器中的至少一个被配置为收集颜色数据。处理器被配置为分析由至少包括背光源的一部分的成像器捕获的一个或多个图像,并且使用从由特征频率、谐波幅度、形状、大小、空速、地速和位置组成的组中选择的至少一个数据来识别成像器的视场中的生物体的生物学特性。所述系统可以使用收集的颜色数据来确定生物体(例如,充满血液的蚊子)的可能的充血状态。所述系统还可以包括配置成例如当生物体位于成像器或检测器的视场中时照射生物体的前向光源。检测器可以包括光电二极管(例如,四单元光电二极管)。该系统还可以包括被配置为从一个或多个方向对准生物体的瞄准光源,在这种情况下,光电二极管可以被配置为检测从生物体反射的光或来自背光源的光。检测器可以被配置为检测指示从成像器到生物体的距离的信号。处理器(或第二处理器)可以被配置为使用由检测器检测到的信号来确定从成像器到生物体的距离。处理器可以被配置为通过使用由检测器检测到的信号来确定从成像器到生物体的距离。所述系统可以包括处于不同位置的多个瞄准光源(例如,不同颜色的光源),使得检测器可以检测由在每个光源中的生物体投射的阴影。这些瞄准光源可以被配置为选择性地开启和关闭。检测器可以包括被配置为通过对生物体的三角测量提供范围信息的多个光学位置感测装置。检测器可以具有大于成像器的帧率的一半或小于或等于成像器的帧率的带宽,并且可以具有小于或大于成像器的图像分辨率的图像分辨率。处理器可以被配置为识别生物体的属、物种、性别、年龄、交配状态、妊娠、进食状态或健康状态。该系统还可以包括响应于被识别的特性被配置为致残生物体的致残系统。
在另一方面,追踪气载生物体的方法包括从在其视场中具有背光源(例如,回射器)的成像器获取具有第一图像分辨率的第一图像(例如,单色或彩色图像),确定图像包括在一位置处的生物体,(例如,利用诸如四单元光电二极管的光电二极管或利用成像器)获取具有第二图像分辨率并且包括颜色数据的第二图像,以及使用至少第二图像来确定生物体的生物学特性(属、物种、性别、年龄、交配状态、妊娠、进食状态、年龄或健康状态),其中所述第一和第二图像在分辨率或帧率上不同,或者所述第二图像包括不包括在第一图像中的颜色数据。确定生物学特性(例如,充血状态)可以包括使用颜色数据,并且可以包括确定特征频率、谐波振幅、形状、大小、空速、地度、飞行方向、飞行路径或位置。
在另一方面,一种用于追踪气载生物体的系统包括成像器,被配置为放置在成像器的视场中的背光源(例如,回射器),以及被配置为分析由成像器捕获的一个或多个图像的处理器,所述处理器被配置为识别所述成像器的视场中的生物体的旋转。处理器可以被配置为确定生物体的转速,并且还可以被配置为确定具有翅膀的生物体的翅膀振动频率。该系统还可以包括被配置为检测指示成像器的视场中的生物体的特性的信号的检测器(例如,诸如四单元光电二极管之类的光电二极管)。系统还可以包括(来自一个或多个方向的)瞄准光源,并且光电二极管可以被配置为检测来自所述光源的从生物体反射的光或来自背光源的光。检测器可以被配置为检测指示从成像器到生物体的距离的信号,所述距离例如将由处理器或第二处理器确定。该系统可以包括在不同位置的多个瞄准光源,其中检测器被配置为检测由在每个光源中的生物体投射的阴影,或者检测器可以包括被配置为通过对生物体的三角测量提供范围信息的多个光学位置感测装置。检测器可以具有大于成像器的帧率的约一半或小于或约等于成像器的帧率的带宽,并且可以具有小于或大于成像器的图像分辨率的图像分辨率。处理器可以被配置为识别生物体的生物学特性,所述生物学特性选自由属、物种、性别、交配状态、妊娠、进食状态、年龄和健康状态组成的组。该系统还可以包括被配置为致残生物体的致残系统。
在另一方面,追踪气载生物体的方法包括从在其视场中具有背光源(例如,回射器)的成像器获取第一图像,确定该图像包括在一位置处的生物体,以及确定生物体正在围绕旋转轴线旋转。该方法还可以包括确定生物体的转速或旋转轴,或确定具有翅膀的生物体的翅膀振动频率。所述方法可以包括确定生物体的生物学特性(例如,属、物种、性别、交配状态、妊娠、进食状态、年龄或健康状态),这可以包括确定选自由特征频率、谐波振幅、形状、大小、空速、地速、飞行方向、飞行路径和位置组成的组的数据,并且可以包括通过致残生物体来响应所确定的生物学特性。该方法还可以包括检测指示从成像器到生物体的距离的信号。
在另一方面,用于追踪生物体的系统包括成像器,被配置为放置在成像器的视场中的背光源(例如,回射器),被配置为分析由成像器捕获的一个或多个图像并识别在成像器的视场中的气载生物体(例如,昆虫,例如蚊子或木虱)的生物学特性(例如,属、种、性别、交配状态、妊娠、进食状态、年龄或健康状态)的处理器,和被配置为物理地捕获至少一个生物体(例如,飞行生物体或能够在成熟时飞行的物种的未成熟个体)的物理诱捕器,其中所述系统被配置为使用所识别的生物学特性来测量物理诱捕器的功效。测量物理诱捕器的功效可以包括(例如,在相同的时间间隔期间或在不同的时间间隔期间)将诱捕器中的生物体的数量与由处理器识别的气载生物体的数量进行比较。成像器的视场可以包括诱捕器内部的至少一部分,或者它可以包括诱捕器外部的体积。
在另一方面,一种确定用于气载生物体的诱捕器的功效的方法包括:监测气载生物体的群体以通过从具有包括被监测空间和背光源(例如,回射器)的视场的成像器获取图像来确定被监测空间中的群体,确定图像包括生物体(例如,诸如蚊子或木虱之类的昆虫),以及确定生物体的生物学特性(例如,属、物种、性别、交配状态、妊娠、进食状态、年龄或健康状态),确定由诱捕器捕获的气载生物体的数量,以及将捕获的生物体的数量与所确定的气载生物体的群体进行比较。将捕获的生物体的数量与确定的生物群体的群体比较可以包括仅比较具有选定的生物学特性的生物体,或比较具有选定的生物学特性的生物体的一部分。诱捕器可被配置成捕获飞行生物体或能够在成熟时飞行的物种的未成熟个体。
在另一方面,用于追踪气载生物体的系统包括被配置成捕获至少一个气载生物体(例如,诸如蚊子或木虱之类的昆虫)的物理诱捕器,被配置为识别捕获的生物体的生物学特性(例如,属、物种、性别、交配状态、妊娠、进食状态、年龄或健康状态)的检测组件,所述检测组件包括成像器,被配置为放置在成像器的视场中的背光源(例如,回射器),以及被配置为分析一个或多个检测到的图像以识别生物学特性的处理器,以及被配置为响应于所识别的特性向远程用户发送通知的通知组件。
前述发明内容仅是说明性的,并且无意以任何方式进行限制。除了上述说明性的方面、实施方式和特征之外,通过参考附图和以下详细描述,进一步的方面、实施方式和特征将变得显而易见。
附图说明
图1是检测系统的示意图。
图2示出了围绕一结构的系统的实施方式。
图3是追踪和配量(dosing)系统的实现方式的控制流程图。
图4是受损蚊子翅膀的照片。
图5是一系列蚊子IR激光照射的致死率的曲线图。
图6是针对雌性蚊子的UV激光照射的致死率的曲线图。
图7是针对雄性蚊子的UV激光照射的致死率的曲线图。
具体实施方式
在下面的详细描述中,参考形成详细描述一部分的附图。在附图中,类似的符号通常标识类似的组件,除非上下文另有规定。在详细描述、附图以及权利要求中所描述的说明性实施方式没有意图进行限制。在不背离本文所阐述的主题的精神或范围的情况下,可以利用其他实施方式,也可以做出其他改变。
如图1所示,用于定位或识别关于昆虫或其他生物体的信息或者关于可选地致残昆虫或其他生物体的信息的系统包括成像器10、照明源12、回射表面14、配置成分析成像器10捕获的图像的处理器16、瞄准激光器18、和光电二极管20。在所示实施方式中,成像器10是放置在支撑柱22的基部处的CMOS相机,但是各种其它成像器可能是适用的。例如,可以应用基于CCD的检测器、扫描系统或其他类型的检测器。此外,在一些方法中,两个或更多个成像器可以放置在支撑柱22上或其他支撑件上。在一些实施方式中,回射表面14可以用发光表面(背光)替代,例如在光下具有期望的角分布的基本上均匀的发光表面,其可以对准成像器10。
如图所示,回射表面14放置在与支撑柱22间隔开的相邻支撑柱24上,以限定中间区域。在一些实施方式中,成像器或回射表面可以放置在多个支撑柱上。例如,在一些实施方式中,如图2所示,支撑柱可以布置成围绕感兴趣的区域,并且成像器或回射表面可以布置在支撑柱上,以便观察到感兴趣的区域的全部、基本上全部或至少入口的一部分。虽然为了清楚地说明,放置在图1中的支撑柱22上的元件已经被分开放置,但是在实践中它们可以间距更小。
在所示实施方式中,支撑柱22和24具有被选定为超过感兴趣的昆虫的典型飞行高度的高度。例如,超过99%的按蚊(其可携带可感染人类的疟疾菌株)在小于3-5米的高度飞行,因此3-5米的支撑柱可用于可以观察基本上所有通过感兴趣的区域的蚊子的系统中。支撑柱22和24的宽度被选定成:为包括回射表面14的组件提供足够的支撑和表面面积;在所示实施方式中,支撑柱为10-20cm宽,并且间隔100m远。回射表面14的宽度和成像器10的视场的宽度可以根据感兴趣的目标的飞行速度和成像器10的帧率来选择,使得昆虫的轮廓将在至少一个全帧间隔的视场内,并且根据飞行速度和所需的翅膀振动感测精度来选择,使得轮廓将在视场内持续足够长的时间以对所需精度进行测量。
照明源12(其可以是例如激光器、LED、白炽灯、反射阳光的镜子或任何其它合适的光源)将光从支撑柱22引导向支撑柱24,以照射支撑柱24上的回射表面14。在所示实施方式中,照明源12是产生扇形光束的LED。回射器14将光返回到成像器10。当生物体26(例如蚊子)在柱22和24之间行进时,生物体呈现为回射背景14上的黑暗的阴影,或者光束中的断裂。在检测到这样的阴影时,在一些实施方式中,成像器10可以转入到局部阴影的更高的帧率或更高的空间分辨率。或者,可以采用第二成像器(未示出)在局部阴影的小区域中采集更高帧率或更高分辨率的图像。较高帧率图像可以例如被处理器16用来识别蚊子(或其他飞行生物体)的翅膀振动频率。在一些实施方式中,对生物体26的感测可触发前向光。在其他实施方式中,前向光可以总是开启,或者在环境光为低时打开。如果期望识别生物体的颜色数据,则前向照明预计是优选的。在一些实施方式中,可通过瞄准激光器18或通过更宽带源(未示出)来提供前向光。翅膀振动频率和谐波可以用来确定可能的物种、性别和其他生物学特性,例如蚊子的交配状态;关于特征频率的一些信息,参见Robertson等人的“Heritability of wing-beat frequency in Anopheles quadrimaculatus,”J.Amer.Mosquito Control Assoc.,18(4):316-320(2002);Moore的“Artificial NeuralNetwork Trained to Identify Mosquitoes in Flight,”J.Insect Behavior,4(3):391-396(2005);“An Automated Flying-Insect Detection System,”NASA TechnicalBriefs,SSC-00192(2007),其在网站<www.techbriefs.com/content/view/2187/34/>上可以获取;等人的“Nanometre-range acoustic sensitivity in male and femalemosquitoes,”Proc.Biol.Sci.267(1442):453-457(2000);以及Gibson等人的“Flying inTune:Sexual Recognition in Mosquitoes,”Curr.Biol.16:1311-1316(2006),所有这些文献通过引用并入本文。
在一些实施方式中,可以收集不直接与翅膀振动相关的周期性数据。特别地,已经观察到亚洲柑橘木虱在它们将自己发射到空中时在空间中旋转,并且这些旋转具有可以由诸如图1所示的系统获取的周期性。参见,例如,在<www.youtube.com/watch?v=fMu8n1_8Ozg>上可获取的我们的视频。在一些实施方式中,处理器16可以被配置为使用来自成像器10的数据来识别这种旋转并将其与翅膀振动分开。在这样的实施方式中,如上所述的较高帧率和/或第二成像器可以用于识别生物体的旋转运动。在一些实施方式中,这种旋转运动可以用于识别生物体的物种或其他生物学特性。
在一些实施方式中,谐波频谱可以在识别蚊子或其他昆虫方面具有显著效用。例如,某些蜜蜂物种的翅膀振动的二次谐波频率基本上类似于某些物种的蚊子的翅膀振动频率。因此,在一些实施方式中,谐波频率的频谱分析可以用于防止将蜜蜂错误识别为蚊子。此外,集中于较高频率谐波可以使得在一些实施方式中能够通过减少识别存在的频率所需的时间周期来更快地检测和识别昆虫。Chen等人已经描述了使用这样的光谱来识别蚊子和其他昆虫的系统。参见发表在<arxiv.org/pdf/1403.2654v1>上的Chen等人的“FlyingInsect Classification with Inexpensive Sensors,”其副本包括在此并通过引用并入本文。
在一些实施方式中,处理器16可以包括用于分析的图形处理单元(图形卡)。图形处理单元(GPU)可具有并行“多核”架构,每个核能够同时运行许多线程(例如,数以千计的线程)。在这种系统中,与传统处理器相比,全帧对象识别可以显著加快(例如,快至30倍)。在一些实施方式中,现场可编程门阵列可以直接连接到高速CMOS传感器以用于快速识别。
除了生物体的高速相机成像之外,系统还可以使用瞄准激光器18(或其他合适的非激光光源)和检测器(例如光电二极管20)来确认生物体26的特性。例如,如果处理器16识别表明感兴趣的生物体(例如蚊子)的形态或频率,使用来自处理器16的位置信息可将瞄准激光器18对准生物体26。瞄准激光器18的来自生物体26的反射由光电二极管20检测。在一些实施方式中,该反射可能具有相对较低的图像分辨率,但是具有非常快的帧率、宽频率响应或对生物体横截面变化的高灵敏度。来自光电二极管的信号可以用于例如非常精确地测量翅膀振动频率或谐波,以识别生物体或者将生物体分类到适当的类别,或者以其他方式区分生物体。瞄准激光器18还可以或替代地为成像器10的更高帧率或更高分辨率图像采集提供的附加光。
第二成像器或瞄准激光器18可由电流计、MEMS装置或其它合适的光学指向系统瞄准。在一些实施方式中,第二成像器或瞄准激光器18能够在两个维度中瞄准,而在其他实施方式中,单轴电流计系统可以用于使得瞄准激光器能够在单个发射平面内追踪。在一维系统中,由成像器10捕获的一系列二维图像可用于预测生物体26何时将穿过发射平面,在该点处,其可通过瞄准激光器18来照射。在一些实施方式中,瞄准激光器18可以例如通过旋转或振动反射镜穿过空间连续扫描,并且当其投影路径与生物体相交时被发射。在一些这样的实施方式中,可以动态地调整扫描路径,例如以在目标位置处提供停留时间。
尽管瞄准激光器18被描述为由电流计、MEMS器件或其它瞄准系统瞄准,但是这种瞄准可以通过激光器的直接物理定位或通过包括常规光学部件(例如,声光扫描器、扫描镜或类似物)的光学系统的方向来实现。在一些实施方式中,诸如在通过引用并入本文的美国专利No.6,480,266中描述的相位检测自动聚焦系统可以用于将激光聚焦在感兴趣的点。
在一些实施方式中,一旦已经鉴定或以其他方式分类或表征生物体,就可能需要采取行动以致残或消灭生物体。例如,在一些实施方式中,当已经检测到蚊子进入视场时,可以使用诸如激光束之类的对策来致残或消灭蚊子。在这样的实施方式中,生物体26的位置信息可以从成像器10、处理器16、瞄准激光器18或相关的瞄准处理器(未示出)传递到配量激光器28。在一些实施方式中,代替或除了配量激光器28之外的其他对策可以包括由声换能器发射的声波对策、诸如固体或液体射弹之类的物理对策、或化学响应。在一些实施方式中,瞄准激光器18和配量激光器28可以是相同的部件,例如使用比用于瞄准的更高的振幅用于配量。在其他实施方式中,瞄准激光器18和配量激光器28可以是分开的部件。在这种情况下,它们可以可选地使用共同的瞄准和/或聚焦机构,例如使得配量激光器28沿着与瞄准激光器18相同的路径发射的分束器或光束组合器。图3是追踪和配量系统的实现方式的控制流程图,示出了成像器组件40、处理器42、瞄准激光器组件44和配量激光器组件46的协作。
在一些实施方式中,不合期望的生物体26可以被配量激光器28杀死。在其他实施方式中,配量激光器28可以以各种方式致残生物体26。例如,如果希望抑制疟疾的传播,则阻止雌性蚊子的吸血能力可能就足够了,以中断疾病周期。在一些实施方式中,这可以通过损坏或破坏触须来实现。对触须的损害还可能抑制交配行为,如果区域中足够的蚊子可以被配量,那么对触须的损害就可以减少整体蚊子的数量。在一些实施方式中,繁殖也可以通过损害雌性或雄性蚊子的生育力而减慢或阻止。放射处理也可能损害蚊子或其他昆虫的新陈代谢效率或可能损害基本身体结构(例如,翅膀或眼睛)而不立即杀死昆虫。图4是已经被激光处理损坏的蚊子翅膀的照片。
在一些实施方案中,代替或除了瞄准生物体以消灭生物体之外,图1的系统也可以用作数量普查设备。如果需要,系统可以在一段相当长的时间内无人值守,以根据一天中的时间、天气、季节或其他变化的环境参数来确定活动,并且可以随着时间的推移追踪不同生物体的飞行特性。通过分析形状、大小、翅膀振动频率、翅膀振动谐波、位置、飞行模式、空速或地速,可以确定生物体群体的关于生物学特性(例如属、物种、性别比、年龄分布、交配状态等)的信息。在一些实施方式中,可以确定疾病携带状态,因为预期诸如疟疾蚊子之类的疾病携带者由于与疾病相关联的身体应力将具有系统可感知的不同特征(例如,飞行特性、形状、大小)。在一些实施方式中,携带疾病的生物体的这些特征可以通过统计偏差来识别(例如,虽然系统可能不将个体识别为患病的,但是可能能够告知所观察的个体中的一些部分是患病的)。例如,这样的实施方式可用于将疾病缓解策略定向到最高感染率的区域中。在包括配量激光器或其它对策的实施方式中,在致残所有蚊子(或其它昆虫害虫)是不期望的或不切实际的情况下,通过性别或其他生物状态的区分可使得能够更有效地根除整个群体(例如,通过优选瞄准妊娠雌性、准备交配的雌性、或已经感染疟疾的蚊子)。在一些实施方式中,(个人或群体的)特定生物学特性的识别可触发要发送到远程位置的通知。例如,如果在预期没有亚洲柑橘木虱的区域(例如,果园)中检测到单个亚洲柑橘木虱,则系统可以通知农夫(或任何适当的远程用户),以便可以采取对策并且检查防御“泄漏”,或者如果系统识别特定区域中的蚊子或疟疾蚊子的数量显著增加,则它可以通知医生和/或科学家,以便可以迅速地解决该变化。
虽然本文所述的实施方式已涉及安装在固定的竖直支撑件上的基于地面的系统,但是本领域技术人员可以实现各种其他设计构造。在一些实施方式中,部件的大量部分或甚至所有部件可安装在单个支撑单元上。例如,在顶部具有激光器和照相机的单个柱可以照亮和观察回射器的周围水平环,形成锥形或帐篷状检测区域。举另一个例子,一个或多个激光器和照相机可以被旋转或平移以便跨越大体积扫过窄的照相机视场,以便在体积(例如房间)内的任何地方检测昆虫;在这种情况下,大面积的回射器材料(例如回射涂料或胶带)可以应用于房间的一个或多个墙壁。
在一种方法中,一个或多个部件可以安装在移动支撑件上,例如陆基交通工具、空基交通工具(例如,UAV)或其他交通工具。如果成像器和瞄准或配量激光器安装在空中交通工具上,则提供如上所述的回射表面可能是不切实际的。在一些这样的实施方式中,可以通过地面雷达来定位生物体。对于以50m/s行进并且扫描100m长地面的交通工具,针对瞄准激光器,相对适度的发射功率(几十到几百毫瓦)可以提供用于定位生物体的足够的分辨率。
在一些实施方式中,成像器或检测器可接收响应于照明光而产生的光。例如,如通过引用并入本文的Bélisle等人的“Sensitive Detection of Malaria Infection byThird Harmonic Generation Imaging,”Biophys.J.94(4):L26-L28(2008)中所描述的,组织或例如生物废物之类的残渣的某些组分(例如由疟疾蚊子产生的疟原虫色素晶体)通过任何多种效果(包括三光子效应)可产生不同于照明光的光的波长。在一种这样的方法中,可以选择照明光以与疟原虫色素的响应相对应。检测器然后可以检测对应于疟原虫色素共振的频率的光。
在一些应用中提供围绕瞄准或配量光束的警戒区域可能是适当的。在这种方法中,适当的检测系统可以确定在目标对象周围的区域内的物体或生物体的存在。如果检测到这样的对象或生物体,则系统可以确定激活瞄准或配量光源是不合适的,例如,以防止对这些对象或生物体的伤害。在一个示例中,警戒区域可以被配置成检测在要照明的区域的选择的接近范围内的人或家畜的存在。可以使用被布置成照射围绕瞄准或配量光束的预期路径的区域的照明光源或替代光源(诸如LED或类似源)来实现这样的系统。或者,成像系统可以检测在视场中的人或家畜,并避免发射瞄准或配量光束。
在一些情况下,照明光源可能具有足够的功率以造成伤害,例如,如果人或动物直接看到光源。该系统可以被配置为检测大障碍物的存在,并且在造成损害之前关闭或降低照明光源的功率。
应当理解,基于翅膀振动特征、形态学或其他测量的生物体(例如蚊子和其他昆虫)的“识别”在本质上可能是概率性的。例如,可以确定给定生物体较有可能是妊娠雌性按蚊,并且可以对该概率采取行动,即使不能排除其他属、性别或状态。
蚊子群体的维持和嗅觉测试
我们维持和测试了昆虫饲养室中的一群斯氏按蚊。将蚊子保持在12小时:12小时的光照:黑暗循环、80°F±10°F的空气温度以及80%±10%的湿度的维持环境中。成年蚊子被保存在各种容器中。将育种群体置于12”×12”的具有塑料网侧和便于进入的前套筒的白色半透明塑料容器中。为了用糖喂食成年蚊子,我们使用了充满葡萄干的培养皿。我们将充满水的衬有9厘米滤纸的培养皿放置在笼内。这个培养皿作为水源以及产卵杯。用吸水纸巾覆盖笼子的底部,以限制由雌性的尿液和血液排泄物导致的真菌生长。
当成年蚊子大约6到10天大时,我们血液喂养仍然在其笼子里的雌性。我们使用Hemostat牌羊血。喂食装置是10cm有机玻璃培养皿,其具有胶合到底部的铜线管以及将血液保持在体温的循环温水。喂食装置的底部装有98°F的水。我们拉伸石蜡膜以宽松地覆盖培养皿中的水。然后将羊血加入到装置中,并拉伸另一层石蜡膜以覆盖血液。一桶98到100°F之间的水被放置在昆虫饲养室中。使用塑料管和配件将其钩在喂食装置的铜管上。在桶内部具有水族箱泵和使温水循环到喂食装置的加热器。将喂食装置通过套筒放置在笼中。将套筒固定在塑料管周围,并允许蚊子进食直到饱腹。一旦雌性吸血,它们被观察到找到相对安静的地方休息和消化。三至五天后,以50至200为一组地产卵在水的表面上。两天后这些卵孵化。(参见Benedict,M.Q.的“Molecular Biology of insect diseasevectors.Ed.Crampton,”Ed.Crampton,Beard and Louis.Chapman and Hall,London,pp.3-12,1997,其通过引用并入本文)
实验笼,下文称为摇篮到坟墓(C2G)箱,由12”x12”互连的透明丙烯酸制成。箱的侧面和底部胶合在一起,并且为了额外的安全性它们通过标签(tab)加强。为了便于在操纵蚊子期间的清洁和进入,笼子的顶部没有胶合到位。在笼的相对侧上有两个6”直径的开口。前面的一个开口被套筒覆盖,背面的一个开口衬有细网,从而提供蚊子可以着陆的结构。在前面,套筒右侧2.5”,下面2”,有一个0.5”直径的覆盖有网的管道配件。该配件用于在对蚊子的麻醉期间连接二氧化碳罐。当蚊子被麻醉时,取下盖子并且可以搬运蚊子以用于实验。
使用摇篮到坟墓箱具有优于其他类型的蚊子控制笼的某些优点。摇篮到坟墓箱是透明的;它们使得实验者能够视线不被阻碍地观察行为或文档数据。所述箱相对于常规笼子的另一个优点是限制蚊子被搬运的次数。将50-100个蛹放置在摇篮到坟墓箱中并使得能够羽化。一旦成年蚊子是四至五天大,它们准备好进行实验操作。由0.5”管道配件制成的端口可以连接到CO2用于麻醉;这消除了冷却蚊子的需要,并且因此在各种冷敷方法中不发生冷凝。我们的搬运经验表明,在蚊子恢复过程中使用抽吸器可能会不利地影响其寿命。在摇篮到坟墓箱中,通常不需要将蚊子吸入其他容器。
白色塑料矩形托盘(15”x 7”x 1.5”)被用来容纳幼虫。一旦排卵,卵在白色托盘中被仔细洗涤以进行孵化。为了给幼虫提供食物,将50%w/w活性(活)面包或啤酒酵母以及磨碎的热带鱼片加入到白色托盘中。托盘填充蒸馏水至中间。已知在托盘中获得适当密度的幼虫在其生长和发育中是重要的。与过度拥挤相关的最常见的问题是较长的发育历期、减少的蛹化和羽化、以及蛹重量的减小。研究表明,拥挤的幼虫表现出几个负面影响:出生时体重减轻、血餐量和总体生育率降低(Benedict,1997)。如果托盘过度拥挤,减少幼虫是较好的,以保持健康的群体。第四次蜕皮后,蛹发育。每天收集蛹,并将其放入不透明的繁殖笼中以继续该群体,或转移到透明的实验笼中。
使用由连接到电动泵的两个透明管制成的抽吸器将成年蚊子从其笼中取回到较小的容器中。这些取回箱是3.5”x 3.5”x 2.5”并由透明丙烯酸制成。箱的一侧具有直径为2.44”的开口,其被细网覆盖并允许空气流动以及为蚊子提供有纹理的表面。取回箱的一侧具有两个用于连接管的0.5”管道配件。当未使用抽吸器时,这些管道配件可以用丙烯酸棒插入。
在用CO2将蚊子麻醉用于实验目的之后,还使用精细的骆驼刷子来改变蚊子的位置。
为了识别和评估蚊子的嗅觉行为,我们设计了基于嗅觉计的生物测定,嗅觉计类似于Geier等人的Entomol.Exp.Appl.92:9-19,1999(其通过引用并入本文;也参见Braks等人的Physiological Entomology 26:142-148,2001,其通过引用并入本文)中所描述的嗅觉计,其满足以下要求:
1.监测主机发现过程中的所有行为序列,例如感知、活性、朝向气味源的取向和着陆。
2.在有限的时间内对许多气味样品进行简单快速的测试。
3.容易比较来自天然气味源的提取物或合成引诱剂(参见例如Miller等人的Chemical Ecology of Insects,W.J.Bell,&R.T.Cardé(eds.),Chapman and Hall,NewYork,pp.127–157,1984;Sutcliffe的Insect Science and its Application 8:611–616,1987,两者均通过引用并入本文)。
4.宽测量范围,以区分有吸引力的刺激的强度。
5.容易清理以避免由先前刺激引起的污染(Schreck等人的J.Am.MosquitoControl Assoc.6:406–410,1990,其通过引用并入本文)。
嗅觉计由7mm厚的透明丙烯酸板构成。将十二个Y形层放置在丙烯酸基底上并且在金属台上栓接在一起。屏蔽的可移除室位于每一端:在Y形的基部处的释放室、以及在臂的端部处的两个室。将透明的可移除盖用螺栓固定到下面的层上,并为蚊子提供密闭容器。所得到的构造使得在实验期间能够容易地观察。
将12V风扇附接到释放室,从而提供风洞效应,诱导蚊子远离刺激。蚊子行进89厘米到达刺激室。
在标准实验中,使用人手作为诱饵将至少25只雌性蚊子引入释放室中。这个程序确保在测试中使用的所有蚊子准备寻找宿主(host)。释放室由透明丙烯酸制成,其尺寸为3.22”x 3.22”x 3.24”。释放室的两侧具有丙烯酸屏蔽,其中一个可移除以用于清洁或其它操作目的。释放室还具有两个0.5”的管道配件,以根据需要连接抽吸器或CO2源。
在将释放室连接到嗅觉计之后五分钟,将测试刺激呈现在一个臂中,而控制室保持为空。在同一时刻,释放室打开,并且蚊子进入装置。然后打开风扇以将蚊子吸回到释放室中。实验5分钟后,对蚊子(分别保留在释放室,刺激室和控制室中的那些蚊子)计数。在实验结束时,将CO2气体泵送通过刺激室,并将麻醉的蚊子转移回昆虫饲养室。
嗅觉实验(例如本文所述的那些)可用于测试引诱剂以使物种在瞄准系统的范围内。它们还可以用于确定蚊子寻找人类猎物的能力是否受到如本文所述的用光子剂量的影响。
蚊子脆弱性
一般来说,夜间活动的吸血蚊子(例如,非洲疟蚊、冈比亚按蚊)主要通过气味定位和识别它们的脊椎动物宿主。成年雌性蚊子的嗅觉器官与触须和下颚须相关。这些被毛发样感觉器覆盖。感觉器受到嗅觉受体神经元以及机械、热或湿感觉器细胞的支配。在呼吸中呼出的(例如二氧化碳)或从皮肤排泄的(例如,汗的成分)嗅觉线索被感觉器检测到,使得雌性蚊子能够追踪潜在的人类宿主。(参见,例如,Ghaninia等人的Eur J Neurosci.26:1611-1623,2007)。对用于感测接近的人类宿主的触须和下颚须的依赖性表明,对这些重要感觉器官的破坏可以是防止蚊子发现并咬伤其人类受害者的手段。
用于嗅觉计中的例如乳酸或氨之类的化学气味剂例如可从商业来源获得并通过标准方法制备。在一些情况下,例如,使用0.001至100mg/ml的气味剂的浓度梯度来评估蚊子反应。用于嗅觉实验的人类汗液可以从在温暖潮湿的环境中进行体育锻炼的人类志愿者的前额或其他身体部位收集。将汗液立即冷冻至-20°或允许在37℃下培养几天。(上面参考的)Braks等人的工作表明,虽然新鲜人体汗液可以是温和的引诱剂,但是已经“老化”的汗液是特别有效的引诱剂。用于提取皮肤气味剂的其它方法包括用棉签连续擦拭人类皮肤约5分钟,或者简单地将人的肢体(例如,手指)插入捕集口中(参见,Dekker等人的MedicalVeterinary Entomology 16:91-98,2002,其通过引用并入本文)。
除了血餐之外,雌性和雄性蚊子以植物花蜜作为能量来源,它们主要通过视觉和化学线索定位植物花蜜。花蜜来源似乎不像血源那样有吸引力,但是进食糖通常是必要的,并且比吸血更频繁(参见例如Foster和Hancock.的J Am Mosquito Control Assn.10:288-296,1994,其通过引用并入本文)。因此,也可以评估激光处理对定位花蜜源的能力的影响。
激光处理后的触须的结构完整性可以使用光学显微镜或扫描电子显微镜来评估(参见例如Pitts&Zwiebel,Malaria J.5:26,2006,其通过引用并入本文)。对于光学显微镜,将触须手工从冷麻醉、经激光处理或未经激光处理的蚊子中解剖,并置于25%蔗糖和0.1%Triton X-100的水中。将触须安装在该溶液中的显微镜载玻片上,用玻璃盖玻片覆盖,并用例如搪瓷指甲油密封。使用400倍放大的标准光学显微镜来评估触须的完整性。
对于扫描电子显微镜,将来自经激光处理或未经激光处理的蚊子的触须被手工解剖,并用在磷酸盐缓冲盐水中的4%的多聚甲醛,0.1%的Triton X-100固定。然后触须通过一系列醇溶液(例如以10%的增量从50%至100%的乙醇)脱水。进一步通过一系列乙醇:六甲基二硅氮烷(HMDS)溶液以75:25,50:50,25:75和0:100的比例提取头。去除HMDS并使样品在通风橱中干燥。将干燥的样品用胶体银涂料胶合到针座上并用金钯溅射涂覆约30秒。使用标准扫描电子显微镜观察样品。或者,触须在液氮中快速冷冻,随后冷冻干燥以除去任何水蒸气,为在-190℃的低温扫描电子显微镜准备。在一些情况下,头部或整个蚊子用于分析。
触须电位图(EAG)是用于记录来自昆虫触须的响应于刺激的电位的方法,并且可以用于评估在用激光处理之后的触须的功能完整性。EAG记录由响应刺激的许多受体细胞的同时膜去极化的叠加引起的“缓慢”电位变化。这种方法可以提供关于昆虫的嗅觉感知的信息。可以通过从经激光处理或未经激光处理的蚊子中移除触须并在触须的任一端插入电线并放大其间的电压来执行触须电位图。触须暴露于气味剂并且由于感觉反应而导致的在触须电位图波形中的任何变形被记录。或者,经激光处理或未经激光处理的蚊子保持完好,并且例如将接地线或玻璃电极放置在身体的某些部分(例如眼睛)中,并且第二电极附接到触须的端部。或者,将经激光处理或未经激光处理的蚊子的全部或部分固定在具有导电电极凝胶的保持器的尖端上。触须的尖端被推入与记录电极(银导线;参见例如Puri等人的J.Med.Entomol.43:207-213,2006,其通过引用并入本文)相关的相同凝胶的小滴中。触须暴露于气味剂并且记录了触须电位图波形的变化。使用该方法,可以将未经处理的蚊子中的气味剂的正常反应与经激光处理的蚊子中记录的反应进行比较。
为了评估触须或下颚须上的特定感觉器是否已经被激光处理损伤,可以使用感觉器记录来进行嗅觉感觉水平的气味反应。感觉器包含嗅觉受体神经元并且单个神经元的动作电位可以原位记录,嗅觉受体神经元根据它们对各种气味刺激的反应分类。在该技术中,将微电极插入感觉器的基部,并且被用微操作器移动到可以记录电生理学活动的位置。信号被数字化并且被观察为活动的峰值(spike)。触须暴露于一股气味剂,并记录神经元的发射频率。如上所述,可以将未经处理的蚊子中对气味剂的正常反应与在经激光处理的蚊子中记录的反应进行比较。
蚊子的触须对于感测附近的潜在配偶也是重要的(参见Hoy的PNAS 103:16619-16620,2006;2009年1月8日网上发表的Cator等人的Science,两者通过引用并入本文)。更具体地,雄性蚊子通过使用在每个触须的基部处的称为约翰斯顿(Johnston)器官的特殊器官听到雌性的飞行音调来检测附近的雌性蚊子的存在。蚊子检测紧邻其附近的声场的粒子速度分量。具有其细鞭毛的触须在空气颗粒被进入的声波来回移动时感测空气颗粒的运动。雄性蚊子能够听到附近雌性的翅膀振动频率(大约300-600Hz,具体取决于物种)并且在追踪中飞行。在埃及伊蚊的情况下,雄性和雌性蚊子都能够调节他们的胸腔的谐波共振,以产生雌性翅膀振动频率(400Hz)的三倍以及雄性翅膀振动频率(600Hz)的两倍的谐波频率,在交配时以1200Hz的频率会聚(Cator等人)。在这种情况下,交配吸引是声学驱动的并且涉及两种性别的主动调制。
在交配过程中,听到附近雌性的适当飞行音调的能力取决于触须和相关的约翰斯顿器官。同样,产生能够吸引配偶的翅膀振动频率的能力取决于功能性翅膀。因此,致残触须或翅膀将潜在地防止繁殖性的交配。
一般来说,从蛹壳羽化出来的雌性准备好交配,然而它们的许多物种的雄性对象可能需要几天才达到性成熟。然而,在大多数物种中,羽化和交配之间有24-48小时的延迟。卵发育和成熟不需要交配,但在大多数物种中,只有在已授精时才能储存卵。雌蚊通常在他们的第一次吸血之前交配,尽管在几种按蚊中,大量的未交配的雌蚊可以在交配前进行吸血。在埃及伊蚊中,交配伴随着“配偶素(matrone)”的转移,“配偶素”是一种雄性激素,其使得雌性对于连续的交配是耐受的,并诱导寻找血液宿主的行为。这种类型的行为变化在冈比亚按蚊中并不一致。雄性交配的成功由健康决定,并且可能对雄性可以配对的次数有影响。关于交配行为的一些问题(包括控制雄性群体、雄性进食行为和健康、雌性的配偶-定位行为、交配前和交配后行为、多物物种群集的频率、防止密切相关物种的杂交的因素、以及控制多种交配的因素的线索)还没有被充分探索或理解(如Takken等人在Bridginglaboratory and field research for genetic control of disease vectors.pp.183-188,Ed.G.J.Knols&C.Louis,Springer,Netherlands,2006的“Mosquito matingbehavior”中概述,其通过引用并入本文)。
雄性健康和相关的繁殖成功会随个体发现和采集花蜜源的能力而变化(参见例如Yuval等人的Ecological Entomology.19:74-78,2008,其通过引用并入本文)。雄性往往在黄昏时聚集,这种行为相对于休息行为消耗相当大的能量。为了交配目的,雌性进入雄性群体(参见例如Charlwood等人的J.Vector Ecology 27:178-183,2003,其通过引用并入本文)。自由繁殖按蚊的糖进食在例如发生在夜晚期间在群集结束后,并且因为这样的花蜜糖不能立即用于飞行,而必须以某种形式储存。因此,扰乱飞行的能力或发现或存储能量源的能力将对交配成功有不利影响。
响应于激光处理的翅膀振动频率的改变可以使用如Cator等人(于2009年1月8日发布的Science)描述的颗粒速度传声器来评估。经激光处理或未经激光处理的蚊子被拴在昆虫针的末端。当悬挂在半空中时,蚊子开始发生翅膀拍打飞行。来自正常的并被激光处理的蚊子的声音片段被数字化并被比较以评估激光处理对翅膀振动频率的影响。或者,高速摄影可用于评估翅膀功能的变化。
热应激可以用于改变蚊卵的正常胚胎发育。Huang等人证明使蚊虫卵的温度从40℃升至48℃降低了卵的存活能力(参见例如Huang等人的Malaria J.5:87,2006,其通过引用并入本文)。暴露于44-45℃和更高的温度显著降低了孵化的卵的数量。因此,使雌蚊子受到激光诱导的热应激也可以改变其卵的存活能力。
在一组实验中,允许雌性蚊子进行吸血,然后如本文所述对其进行激光处理。在恢复期后并且在产卵之前,将雌性蚊子冷麻醉,将卵解剖出来并计数。卵可以进一步经受扫描电子显微镜或其他形式的显微镜检查以确定用激光处理是否破坏了卵的结构完整性。例如,可以使用扫描电子显微镜来评估蚊子中卵子形成的各个阶段(Soumare和Ndiaye.的Tissue&Cell.37:117-124,2005,其通过引用并入本文)。或者,允许雌性在激光处理后产卵。在这种情况下,在经激光处理和未经激光处理的个体之间比较产卵的数量、孵出的卵的数量和能存活的的后代的数量。
在第二组实验中,在吸血前对雌性蚊子进行本文所述的激光处理。在吸血后,允许雌性产卵,并且如上所述,测定产卵的数量和卵的存活率。在这些实验中,也可以在探索对生育力的影响中确定进食所提供的血餐的雌性的数量。
吸血对于产卵和孵化能存活的后代的过程是必需的。预期中断雌性进食血液的能力将减少能存活后代的数量。如上所述,雌性使用嗅觉来寻找血液宿主。因此,在一组实验中,血餐被放置在捕获入口的另一侧,蚊子必须通过该入口以获取食物。诱捕器入口发出吸引的人类气味物质(例如,人类汗液或呼出的二氧化碳)。记录经激光处理的雌性获取血餐的能力,同时记录产卵的数量、孵出的卵的数量以及可存活的后代的数量。
一般来说,激光处理对雄性和雌性生育力的影响可以通过用激光能量处理雄性群体或雌性群体并允许一种性别的经处理的个体与未经处理的另一性别个体交配来评估。如上所述,该评估的结果测量值是产卵的数量、孵出的卵的数量和能存活的后代的数量。为了该实验的目的,在交配前用激光能量处理雄性和雌性个体。可以在幼虫期确定雄性和雌性个体的性别,从而使得能够分离单个性别群体(参见例如Emami等人的J.Vector BorneDis.44:245-24,2007,其通过引用并入本文))。例如,雄性斯氏按蚊通过第9腹部节段处的管状器官以及在该节段的前部中的两个煎蛋状结构来识别。在雌性斯氏按蚊中,管状器官较小并且没有煎蛋状结构。使用光学显微镜,可以将幼虫分成分开的雄性和雌性群体。或者,可以在蛹阶段羽化后进行性别确定。成年雄性蚊子可以与成年雌性蚊子区别开来,因为雄性具有更多的羽毛状触须,并且具有不适合刺穿皮肤的口器。对单个性别群体中羽化的成年蚊子进行激光处理,并且在恢复之后允许与未经处理的异性个体繁殖。在特定时间范围内观察和记录交配的次数。此外,记录产卵、孵化的卵和能存活的后代的数量,并且可以相对于观察到的交配的次数来评估。可以使用都已经经过激光处理的雄性和雌性蚊子的群体进行类似的实验。
热呼吸法(Calorespirometry)可用于测量昆虫的呼吸特性和能量代谢(参见,例如,Acar等人的Environ.Entomol.30:811-816,2001;Acar等人的Environ.Entomol.33:832-838,2004,两者均通过引用并入本文)。呼吸代谢速率通常记录为氧气(O2)消耗或二氧化碳(CO2)生成的速率,并且可以与热产生组合以评估代谢效率。通过比较经激光处理和未经激光处理的蚊子的响应进行分析。分析可以在一个特定温度(例如27℃的环境温度)下进行。或者,可以通过在约0℃至约42℃的各种温度下进行分析来评估温度对经处理和未经处理的蚊子的代谢效率的影响。在这种情况下,温度充当应激物。
差示的扫描的热传导量热计用于热呼吸法(例如,Hart Scientific model 7707或Calorimetry Sciences model 4100,Pleasant Grove,UT)。用于分析的一个或多个蚊子被称重并放置在样品安瓿内的小纸笼中。笼用于限制分析期间蚊子的移动性。向安瓿供应足够的氧气以支持有氧呼吸至少一小时。通过量热计测量热产生量并表示为体重的函数。当安瓿中包含0.4M NaOH时,通过测量随时间的推移而产生的额外热量来评估CO2的产生量。NaOH与通过呼吸组织产生的CO2的相互作用产生Na2CO3和热量。因此,具有和没有NaOH的蚊子样品产生的热速率的差异代表由CO2俘获引起的热速率,并因此是CO2的形成速率。在各种温度下进行热量和CO2产生的分析以评估相对于未经处理的对照热应力对已经用激光能量处理的蚊子的影响。
光子配量实验
已执行一系列检查斯氏按蚊对辐射的脆弱性的实验。配量实验开始于从C2G箱(的地板)移除食物、水和任何其他材料。然后将箱移入光学室。网孔被稀松地覆盖,来自CO2罐的管道被钩到C2G箱上的端口。CO2被打开,调节器打开得尽可能宽,导致大约50scfh持续一分钟左右,直到所有的蚊子被麻醉。然后将CO2流量调低到低得多的水平,通常为7-10scfh。
图5是示出了各种剂量的近IR辐射的致死率随能量密度变化的曲线图。能够输出高达30W的808nm光的二极管激光器由Coherent,Inc.制造。使用光学器件将光束聚焦在蚊子处大约5mm的直径。脉冲持续时间从~3ms变化到~25ms,并且激光输出功率从~15W变化到~30W。存在于这些实验中的蚊子主要是雌性,虽然一些雄性可能存在于一些实验中。在实验期间将受试者暴露于CO2持续8-15分钟。在配量后24小时测量致死率。
图6、图7分别示出了针对雌性和雄性斯氏按蚊,各种剂量的紫外线辐射的致死率与不同功率密度以及总能量的关系的曲线图。这些实验的配量激光器是来自Photonix的在266nm的波长下操作的高功率水冷深紫外激光器。这些图的基础数据总结在表格1中。
表格1
可以看出,每个图包括两个区域:在较低的功率密度下,存活率主要是沉积在昆虫体内的总能量的函数。在较高的功率密度下,杀死昆虫所需的能量降低,并且存活率主要是功率密度的函数。据信这是由于昆虫外骨骼和其它表面层中的吸收分子(有时被称为光漂白)的光学饱和,以及随之产生的进入受到光化学损伤的内部组织的光穿透,特别是活性DNA的光穿透。
图5、图6和图7中描述的实验使用蚊子群体的24小时存活率作为品质因数。在一些实施方式中,如本文别处所讨论的,致残而不是杀死蚊子或其他目标可能是足够的。此外,疟疾的生命周期在蚊子感染和传播到人类宿主之间大约需要11-14天的时间段。因此,可以通过实现适当低的10天存活率来显著影响疟疾率,其可能需要与所描述的数据中所示的那些能量或功率密度不同的能量或功率密度。最后,未知在何种程度上的麻醉和处理可能影响影响蚊子所需的能量或功率密度。类似于图5、图6和图7中所描述的但是使用本文描述的追踪和瞄准系统的实验可以提供关于用于致残蚊子或其他害虫的合适系统的进一步信息。
诱捕器验证
诸如本文所示和所述的那些系统的系统可用于测量诱捕器的功效并鉴定监测昆虫群体的最可靠的方法。世界卫生组织出版了“Dengue:Guidelines For Diagnosis,Treatment,Prevention And Control,”其副本包括在本文中并通过引用并入本文,在第5.2.2节描述登革热载体(特别是埃及伊蚊)的昆虫监测方法。目前的方法包括抽样幼虫和蛹、蛹/数量统计调查、抽样成年蚊子群体、着陆收集、静止收集、粘性诱捕器收集、产卵诱捕器和幼虫诱捕器。这些方法中的一些是昂贵的并且涉及潜在的道德问题(例如,着陆收集,其可能涉及人类与可能被感染的蚊子接触),并且还不清楚这些方法中的任何方法与成年蚊子群体有多相关。本发明将使得能够将便宜的方法(例如,粘性诱捕器和幼虫诱捕器)与成年群体进行比较以确定这些方法是否对蚊子群体提供适当的测量。
预言实施例1:比较光子系统与诱蚊产卵器(ovitrap)对蚊子的监测
光子系统用于识别和计算在诱蚊产卵器装置上方和周围飞行的蚊子的数量。比较了光子系统与诱蚊产卵器装置在监测遍布于一处的蚊子的数量方面的功效和准确性。光子系统包括成像器、照明源、回射器和处理器以定位和识别蚊子。诱蚊产卵器包括包含水、蚊子引诱剂和木桨的罐以收集和计数由穿过该处的雌性存放的卵。使用光子系统和诱蚊产卵器测量蚊子载体,埃及伊蚊的遍布率。
产卵诱捕器(也称为诱蚊产卵器)用于检测蚊子的存在并监测群落中蚊子的密度。每个诱蚊产卵器包括涂覆黑色的350mL杯,种子发芽纸覆盖杯的内部,并且具有约175mL的干草浸液以吸引蚊子。描述了制备增强的诱蚊产卵器的方法和材料(参见例如Polson等人的Dengue Bulletin 26:178-184,2002,其通过引用并入本文)。将诱蚊产卵器置于距离地面大约一米的掩蔽处以避免降雨和日晒,并放置48小时,然后取出种子发芽纸并送到实验室进行蚊子计数,计数是借助于放大手动完成的。物种鉴定需要从卵中饲养幼虫。用新鲜的发芽纸和干草浸液重新设置诱蚊产卵器并又持续48小时,并且重复该过程约4周。为了对农村或城市抽样,可能需要50-262个诱蚊产卵器(参见例如Polson等人,同上,和Regis等人的PLoS ONE 8:e67682 doi:10.1371/journal.pone.0067682,其通过引用并入本文)。从诱蚊产卵器获得的监视数据可以包括:存在蚊卵的诱捕器的百分比;每个诱蚊产卵器的蚊卵数量和阳性诱捕器的相应位置。例如,在柬埔寨金边(Phnom Penh)以外的村庄里放置的具有干草浸液的诱蚊产卵器在超过十三个诱捕器集合的9%-67%的室外诱捕器检测蚊卵,超过十三个集合的每个诱捕器的平均数目为4-23个卵(参见例如Polson等人,同上)。
光子系统采用高速CMOS相机,回射器屏幕,照明源和处理器,以获取和分析由系统获得的图像,并从蚊子图像确定生物参数。例如,相机可以是可从Vision Research,Wayne,NJ获得的Phantom Flex,其具有超过10,000帧/秒的可变快门速度和帧率(参见例如,用于Phantom Flex相机的数据表,其通过引用并入本文)。图像采集和图像处理软件可以与相机一起提供或单独提供。描述了追踪和记录飞行昆虫的飞行路径的可选计算机程序(参见例如Spitzen等人的Proceedings of Measuring Behavior 2008,Maastricht,TheNetherlands,August 26-29,2008eds.Spink et al.,其通过引用并入本文)。光子系统还包括照明源和回射器,以有效地将来自光源的光反射回照相机(参见图1)。例如,发光二极管和包括回射器结构(例如可从3M公司获得的SCOTCHLIGHTTMSilver Industrial WashFabric 9910)的反射器表面可以用于在昆虫飞过相机的视场时从背后照亮昆虫。装置上的微电路分析图像数据以识别、定位和计算在限定的时间段(例如,48小时)内进入视场的蚊子。例如,飞行昆虫的身份可以通过如上所述的从昆虫的振动的翅膀反射的光的特定波长的变化幅度来确定。描述了基于对摄像机图像的计算机化分析来定位和追踪飞行中的蚊子的方法(参见例如,Spitzen等人,同上)。此外,处理蚊子的视频数据使得能够确定包括飞行蚊子的物种和性别的多个参数。例如,可以基于从飞行中的蚊子反射的光的数字记录来识别和区分雄性和雌性埃及伊蚊和三列伊蚊(Aedes triseriatus mosquitoes)。可以分析对应于翅膀振动频率的光谱模式以获得频率与幅度的关系图,并且使用计算机方法来识别密切相关的蚊子物种的物种和性别(参见例如Moore,J.的Insect Behavior,4(3):391-396(2005)。Robertson等人的J.Amer.Mosquito Control Assoc.,18(4):316-320(2002);和“An Automated Flying-Insect Detection System,”NASA Technical Briefs,SSC-00192(2007),其在<www.techbriefs.com/content/view/2187/34/>上可获取;所有这些文献都通过引用并入本文)。光子系统被构造为矩形外壳,其直接放置在增强的CDC诱蚊产卵器上方,以使得能够比较用于监测蚊子的两种系统。
相比之下,放置在每个诱蚊产卵器上的光子系统监测诱蚊产卵器上的空间,并且检测和记录每个蚊子(雄性或雌性、不管物种和产卵状态如何)的图像数据。自动处理成像数据以确定通过诱蚊产卵器上方的空间飞行的任何和所有蚊子的性别和物种以及其他生物学参数。在选定的时间(例如48小时)内在特定位点检测到的蚊子的性别、物种和数量的数据立即被传送到中央计算机或数据库。与诱蚊产卵器系统系统相反,蚊子的计数和报告是自动的并且取决于用于图像分析的算法。此外,成年蚊子的检测消除了基于卵计数的妊娠雌性的间接估计。通过比较诱蚊产卵器系统生成的数据与光子系统测得的数据,研究人员可以了解诱蚊产卵器系统的准确性和功效。
预言实施例2:用于测量井或水容器中蚊虫侵染的光子系统与漏斗诱捕器的比较
光子系统用于识别和计算在地下井和水容器上方和周围飞行的成年蚊子的数量。比较光子系统与漏斗诱捕器在监测侵染场所的蚊子的数量的功效和准确性。光子系统包括成像器、照明源、回射器和处理器以定位、识别和表征飞行中的蚊子。漏斗诱捕器是一种浮动诱捕器,其在蚊子幼虫游动到井或水容器的表面时捕获它们。手动完成幼虫计数以区分蚊子幼虫与其他昆虫。使用光子系统对漏斗诱捕器在具有已知蚊虫侵染的地下井的田间试验中测量按蚊的密度。
漏斗诱捕器在水井中进行测试,以比较其在监测蚊虫侵染中的功效和准确性。描述了构建和测试漏斗诱捕器的方法和材料(参见例如Russell等人的J.Med.Entomol.36:851-855,1999,其通过引用并入本文)。例如,漏斗诱捕器由具有插入容器的盖中的塑料漏斗的塑料容器构成。容器用作收集蚊子幼虫的储存器,蚊子幼虫通过漏斗向上游入储存器并被捕获。漏斗诱捕器大约180mm长,并且浮动有面向井底部的漏斗嘴(185mm的直径)。场测试在100cm直径的井上进行。在每个井上设置漏斗诱捕器一整夜,在约12小时后手动计数蚊子幼虫。漏斗诱捕器在单个12小时抽样期间抽样引入井中的幼虫的约20%。在场测试中,在进行重复抽样时,引入诱捕器中的幼虫的绝对数量用变动系数在14-39%之间的84-97%的精确度预测。然而,单次抽样只允许低、中和高密度的幼虫的定性预测。漏斗诱捕器在对不同蚊子进行抽样方面效率较低。例如,可能由于幼虫的不同游泳行为,对伊蚊幼虫比对白蛉(Culis)幼虫更有效(例如,效率高1.7-2.3倍)地进行抽样。此外,通过漏斗诱捕器对蚊子发育的一些阶段进行抽样的效率较低。例如,第一和第二龄期和蛹被以较低的效率捕获。漏斗诱捕器抽样效率也随井直径变化而变化,因此使幼虫群体规模的预测复杂化。参见例如Russel等人,同上。
光子系统包括成像器、照明源、回射器和处理器以分析光谱和图像数据以定位、追踪、识别和表征飞入视场中的蚊子。能够以高分辨率并且具有可变快门速度的每秒1000帧的高速照相机(参见例如用于Phantom Flex相机的数据表,其通过引用并入本文)用于以不同的快门速度检测和表征蚊子。例如,进入视场的蚊子的初始检测和追踪可以以每秒约500帧进行,然后可以以5,000帧/秒进行目标蚊子上的翅膀振动频率的成像。蚊子的翅膀振动频率和相关的谐波可以在500到2000个循环每秒之间的范围内(参见例如Moore,J.InsectBehavior,4(3):391-396(1991),其通过引用并入本文)。光子系统可以包括一或多个照明源(例如,发光二极管)和回射器以从背面照亮进入视场的蚊子。光子系统可以由具有如图1所示放置的成像器、照明源、激光器、光电二极管和回射器的矩形或圆柱形支撑件来限制。处理器分析成像数据和光谱数据以定位、识别和追踪进入视场的蚊子(参见例如Spitzen等人,同上),此外,处理器可以启动光子系统中的编程变化。例如,基于用500fps的高速照相机成像的蚊子的识别可以触发用1180nm的脉冲激光进行的追踪和瞄准,以检测指示疟疾感染的疟原虫色素。该系统还可以基于蚊子行为(例如蚊子活动的飞行路径、速度、寻找宿主行为、高度或一天中的时间的变化)来估计患疟疾状态。参见,例如,Cator等人的Trends inParasitol.28(11):466-470(2012),Lacroix等人的PLOS Biol.3(9):1590-1593(2005),Smallegange等人的PLoS ONE 8(5):1-3(May 2013),其全部通过引用并入本文。光子系统可以用矩形边界来实现,并且安装在包含漏斗诱捕器的水井正上方。
光子系统安装在包含1个漏斗诱捕器的大约12个井上。光子系统监测井上方的空间,并自动报告进入视场的蚊子的数量、物种、性别和可能的寄生虫状态(例如,疟原虫阳性或阴性)。例如,在48小时的时间内,从井出现的蚊子和所有其它飞入视场中的蚊子被计数和表征。数据被自动传输到中央计算机用于分析,例如与漏斗诱捕器数据进行比较。48小时后,从井中收集漏斗诱捕器并且目视鉴别和计数蚊子幼虫。数据被手动输入到计算机中并与在相应的井上飞行的蚊子的数量进行比较。计算在井中检测到的蚊子幼虫的数量和飞蚊的数量的相关系数。光子系统相对于漏斗诱捕器可以提供增加的准确度,因为蚊子的物种、性别和其他特性的确定证实了鉴别;在井上方空间的连续监视也优于漏斗过滤器的覆盖范围(例如,1.2m直径井的2.4%)。此外,光子系统不受不同蚊子物种(例如,伊蚊、白蛉(Culis)、按蚊)和不同幼虫阶段(例如,见上文,和Russel等人,同上)的行为变化的影响,而所述行为变化使得漏斗诱捕器系统复杂化。最后,感染疟疾剂(疟原虫)的飞蚊的鉴定是光子系统获得的重要信息,该重要信息是不能从蚊子幼虫分析获得的。
预言实施例3:用于监测蚊子的光子检测系统与人着陆收集方法的比较。
将用于监测非洲村庄中的蚊子密度的光子系统与人类着陆捕获(HLC)方法相比较。光子系统被构造成检测、计数和表征跨过在村庄中选定的房屋周围建立的周边的任何蚊子。每个房屋中的个人都被训练成使用HLC方法来抽样寻找宿主的蚊子。比较用于监测多种蚊子的每种方法的灵敏度和功效。
光子系统被构造成对在飞行中的蚊子成像并且处理成像数据以识别、计算和表征蚊子并且向系统计算机报告关于蚊子的信息。光子系统被设置为监测围绕选择用于研究的三个房屋中的每一个的周边。大约20cm×20cm×500cm高的支撑柱被设置为大约相隔100m以限定围绕每个房屋的周边(见图2)。两个高速照相机(参见例如,用于Phantom Flex照相机的数据表,其通过引用并入本文)在周边的每一侧上彼此面对地放置,以产生光子栅栏。在周边的每一侧的视场为约500cm高,100m长和20cm厚。每个支撑柱用回射结构(例如在明尼苏达州圣保罗的来自3M Corp.的SCOTCHLITETM9100)覆盖,以向穿过视场(即光子栅栏)的任何蚊子提供背光。光子系统还可以具有结合在周边的每一侧上的激光光源和光子检测器。例如,可以使用产生1180nm的激光脉冲的钛蓝宝石激光器和光子检测系统来检测疟原虫色素,所述疟原虫色素是与疟原寄生虫(例如疟原虫)相关的色素(参见例如Belisle等人的Biophys J.94(4):L26–L28,Feb 15,2008;doi:10.1529/biophysj.107.125443,其通过引用并入本文)。在周边上建立的光子系统还包括处理器、电路和编程以识别、定位、计数和确定跨过周边的蚊子的生物学特性。例如,可以分析对应于翅膀振动频率的光谱图案以获得频率与幅度之间关系的图,并且使用计算机方法来识别密切相关的蚊子物种的物种和性别(参见例如Moore的J.Insect Behavior,4(3):391-396(2005)。Robertson等人的J.Amer.Mosquito Control Assoc.,18(4):316-320(2002);和“An Automated Flying-Insect Detection System,”NASA Technical Briefs,SSC-00192(2007),其可在<www.techbriefs.com/content/view/2187/34/>上获取;所有这些文献通过引用并入本文)。有关跨越光子栅栏的所有蚊子的详细信息会自动实时传输到中央计算机,以创建持续7天或更长时间的每12小时(下午7点至上午7点)观察到的蚊子的记录。重要的是,报告了关于蚊子的数量、物种、性别、进食状态、疟疾感染和交配状态的信息。
在每个房屋建立人类着陆捕获(HLC)方法和光子栅栏系统,并比较由两个系统检测到的蚊子的数据。为了收集HLC数据,成年男性收集者暴露其下肢并且当蚊子降落在其腿上时用抽吸器收集蚊子。捕手收集蚊子持续45分钟/小时并休息15分钟。蚊子收集每晚在下午7点至上午7点之间进行,持续7天或更长时间。HLC捕手在光子栅栏的周边内的室内场所和室外场所收集。通过形态学用解剖显微镜处理吸出的蚊子以识别性别和物种。腹部状态分为已进食、未进食、妊娠或部分妊娠。例如,将雄性和雌性按蚊分类,并使用ELISA测验分析雌性的疟疾(环子孢子)蛋白。此外,聚合酶链反应(PCR)用于鉴定蚊子亚种。描述了进行HLC、抽吸和处理蚊子的方法和材料(参见例如Sikaala等人的Parasites and Vectors 6:91,2013,其在<www.parasitesandvectors.com/content/6/1/91>在线发表,其通过引用并入本文)。使用HLC每晚12小时持续7天收集的有关蚊子的数据被输入到中央计算机中,并与在相同时间段内光子栅栏收集的数据进行比较。
将HLC方法和光子栅栏关于以下方面进行比较:针对每个物种检测到的蚊子的绝对数目、雌蚊的数目、被感染(疟原虫)的蚊子的数目、进食与未进食的蚊子的数目、以及雌性蚊子的交配状态。光子系统与HLC的功效和准确度可取决于每晚收集12小时持续7天或更多时间的HLC捕手的勤奋和耐力。此外,感染疟原虫和其他媒介传染病的风险是HLC的主要缺点。
在一般意义上,本领域技术人员将认识到,可以由广泛的硬件,软件,固件或它们的任何组合单独地或共同地实现的本文所描述的各个方面可以被视为由各种类型的“电路”组成。因此,如本文所使用的,“电路”包括但不限于:具有至少一个分立电路的电路、具有至少一个集成电路的电路、有至少一个专用集成电路的电路、形成由计算机程序配置的通用计算设备(例如,由计算机程序配置的至少部分地执行本文所述的处理或设备的通用计算机,或由计算机程序配置的至少部分地执行本文所述的处理或设备的微处理器)的电路、形成存储器设备(例如,存储器的形式(例如,随机存取、闪存、只读等))的电路、或形成通信设备的电路(例如,调制解调器、通信交换机、光电设备等)。本领域技术人员将认识到,本文所描述的主题可以以模拟或数字方式或它们的某种组合来实现。
本领域技术人员将认识到,本文所描述的设备或处理的至少一部分可以集成到图像处理系统中。本领域技术人员将认识到,典型的图像处理系统通常包括系统单元外壳、视频显示设备、诸如易失性或非易失性存储器之类的存储器、诸如微处理器或数字信号处理器之类的处理器、计算实体(例如,操作系统、驱动器、应用程序)、一个或多个交互设备(例如,触摸板、触摸屏、天线等)、包括反馈回路和控制马达(例如,用于感测透镜位置或速度的反馈;用于移动/扭曲透镜以产生期望聚焦的控制马达)的控制系统。图像处理系统可以利用合适的商业可用组件(例如,通常在数字静止系统或数字运动系统中找到的组件)来实现。
本领域技术人员将认识到,本文描述的设备或处理的至少一部分可以被集成到数据处理系统中。本领域技术人员将认识到,数据处理系统通常包括系统单元外壳、视频显示设备、诸如易失性或非易失性存储器之类的存储器、诸如微处理器或数字信号处理器之类的处理器、计算实体(例如,操作系统、驱动器、图形用户界面和应用程序)、一个或多个交互设备(例如,触摸板、触摸屏、天线等)或包括反馈回路和控制马达(例如,用于感测位置或速度的反馈;用于移动或调整部件或量的控制马达)的控制系统。数据处理系统可以利用合适的商业可用组件(例如,通常在数据计算/通信或网络计算/通信系统中找到的组件)来实现。
在本文所描述的一些实现方式中,逻辑和类似实现可以包括软件或其他控制结构。例如,电子电路可以具有被构造和布置成实现如本文所述的各种功能的一个或多个电流路径。在一些实施方式中,一个或多个介质可以被配置为当这样的介质保持或发送可操作以如本文所述执行的设备可检测指令时承载设备可检测的实现方式。在一些变型中,例如,实现方案可以包括对现有软件或固件或门阵列或可编程硬件的更新或修改,诸如通过执行关于本文所述的一个或多个操作的一个或多个指令的接收或传输来实现。替代地或另外地,在一些变型中,实现方案可以包括专用硬件、软件、固件组件,或执行或以其他方式调用专用组件的通用组件。规范或其它实现方式可以由如本文所述的有形传输介质的一个或多个实例来传输,可选地通过包传输或以其它方式通过在各种时间穿越分布式介质来传输。
替代地或另外地,实现方式可以包括执行专用指令序列或调用电路以启用、触发、协调、请求或以其它方式导致本文所述的虚拟的任何功能操作的一个或多个的出现。在一些变型中,本文中的操作或其他逻辑描述可以被表示为源代码,并被编译或以其他方式被调用为可执行指令序列。在一些环境中,例如,可以通过源代码(诸如C++)或其他代码序列来全部或部分地提供实现方案。在其他实现方案中,使用市场上可买到的或本领域技术的源代码或其他代码实现方式可以被编译/实现/翻译/转换为高级描述符语言(例如,最初以C或C++编程语言实现所描述的技术,然后将编程语言实现转换成逻辑可合成语言实现、硬件描述语言实现、硬件设计模拟实现或其他这样的类似表达模式)。例如,逻辑表达(例如,计算机编程语言实现)中的一些或全部可以表现为Verilog型硬件描述(例如,经由硬件描述语言(HDL)或甚高速集成电路硬件描述符语言(VHDL))或其它电路模型,其然后可用于创建具有硬件(例如,专用集成电路)的物理实现。本领域技术人员将认识到根据这些指导如何获得、配置和优化合适的传输或计算元件、材料供应、致动器或其它结构。
在一个实施方式中,这里描述的主题的几个部分可以经由专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)、数字信号处理器(DSP)或其他集成形式来实现。然而,本领域技术人员将认识到,本文公开的实施方式的一些方面可以全部或部分地等效地在集成电路中实现为在一个或多个计算机上运行的一个或多个计算机程序(例如,在一个或多个计算机系统上运行的一个或多个程序)、在一个或多个处理器上运行的一个或多个程序(例如,在一个或多个微处理器上运行的一个或多个程序)、固件或实际上它们的任何组合;根据本公开,设计电路或者编写用于软件和/或固件的代码将在本领域技术人员的技术范围内。另外,本领域技术人员将理解,本文描述的主题的机制能够作为程序产品以各种形式分布,并且不管用于实际执行分布的信号承载介质的特定类型如何,本文描述的主题的说明性实施方式都适用。信号承载介质的示例包括但不限于以下:可记录型介质(例如,软盘、硬盘驱动器、光盘(CD)、数字视频盘(DVD)、数字磁带,计算机存储器等);以及诸如数字或模拟通信介质(例如,光纤电缆、波导、有线通信链路、无线通信链路(例如,发射机、接收机、传输逻辑、接收逻辑等),等)之类的传输型介质。
应当理解,一般而言,本文中,特别是所附权利要求中使用的术语通常旨在作为“开放”术语(例如,术语“包括”应解释为“包括但不限于”,术语“具有”应当被解释为“至少具有”,术语“包含”应当被解释为“包含但不限于”等)。应进一步理解的是,如果意在引入权利要求表述对象的特定数量,则这样的意图将在权利要求中明确地陈述,并且在没有这种陈述的情况下,就不存在这样的意图。例如,为了帮助理解,以下所附权利要求可以包含诸如“至少一个”或“一个或多个”之类的介绍性短语的使用,以引入权利要求表述对象。然而,这样的短语的使用不应被解释为暗示通过不定冠词“一”或“一个”引入的权利要求表述对象将包含这种引入的权利要求表述对象的任何特定权利要求限制为仅包含一个这样的表述对象的发明,即使当相同的权利要求包括介绍性短语“一个或多个”或“至少一个”以及不定冠词诸如“一”或“一个”(例如,“一个成像器”通常应被解释为意指“至少一个成像器”);这同样适用于用于引入权利要求表述对象的定冠词的使用。另外,即使明确地叙述了所引入的权利要求表述对象的特定数量,也应认识到,这样的表述对象通常应被解释为意指至少所表述对象的数量(例如,单单叙述“两个图像”或“多个图像”而没有其他修饰辞,通常意味着至少两个图像)。此外,在使用诸如“A、B和C中的至少一个”,“A、B或C中的至少一个”或“选自A,B和C组成的组中的一[项]”之类表述的这些例子中,通常这种结构旨在区分(例如,这些表述中的任何表述将包括但不限于只有A的系统、只有B的系统、只有C的系统、同时具有A和B的系统、同时具有A和C的系统、同时具有B和C的系统、或同时具有A、B和C的系统,并且还可以包括A、B或C中的一种以上,例如,同时具有A1,A2和C的系统、同时具有A、B1、B2、C1和C2的系统、或同时具有B1和B2的系统)。应进一步理解的是,无论在说明书、权利要求书或附图中,实际上呈现两项或两项以上替代术语的任何选言词或短语应被理解为预期包括术语中的一项,术语中的任一项或两项术语的可能性。例如,短语“A或B”应被理解为包括“A”或“B”或“A和B”的可能性。
虽然本文公开了各个方面和实施方式,但是对于本领域技术人员而言,其他方面和实施方式将是显而易见的。本文公开的各个方面和实施方案是出于说明的目的且无意进行限制,真正的范围和精神由下述的权利要求表明。
Claims (26)
1.一种用于追踪气载生物体的系统,其包括:
成像器,其具有图像分辨率和视场;
背光源,其被配置成放置在所述成像器的所述视场中;
处理器,其被配置成分析由至少包括所述背光源的一部分的所述成像器捕获的一个或多个图像,所述处理器被配置成使用至少一个数据来识别所述成像器的所述视场中的生物体的生物学特性,所述至少一个数据选自由特征频率、谐波振幅、形状、大小、空速、地速和位置组成的组;和
检测器,其被配置成检测所述成像器的所述视场中的生物体,
其中所述成像器和所述检测器中的至少一个被配置为收集颜色数据。
2.根据权利要求1所述的系统,其中所述系统被配置为使用所述收集的颜色数据来确定所述生物体的充血状态。
3.根据权利要求1所述的系统,其进一步包括被配置成照射所述生物体的前向光源。
4.根据权利要求1所述的系统,其中所述背光源包括回射器。
5.根据权利要求1所述的系统,其中所述背光源是回射器。
6.根据权利要求1所述的系统,其中所述检测器包括光电二极管。
7.根据权利要求6所述的系统,其进一步包括被配置为对准所述生物体的瞄准光源,其中所述光电二极管被配置为检测来自所述瞄准光源的从所述生物体反射的光或来自所述背光源的光。
8.根据权利要求7所述的系统,其中所述瞄准光源被配置为从多个方向对准所述生物体。
9.根据权利要求1所述的系统,其中所述检测器包括四单元光电二极管。
10.根据权利要求1所述的系统,其中所述检测器被配置成检测指示从所述成像器到所述生物体的距离的信号。
11.根据权利要求10所述的系统,其中所述处理器被配置为使用由所述检测器检测到的所述信号来确定从所述成像器到所述生物体的距离。
12.根据权利要求10所述的系统,其进一步包括第二处理器,所述第二处理器被配置为使用由所述检测器检测到的所述信号来确定从所述成像器到所述生物体的距离。
13.根据权利要求9所述的系统,其进一步包括位置不同的多个瞄准光源,其中所述检测器被配置为检测由在每个光源中的所述生物体投射的阴影。
14.根据权利要求9所述的系统,其中所述检测器包括被配置为通过对所述生物体的三角测量来提供范围信息的多个光学位置感测装置。
15.根据权利要求1所述的系统,其中所述检测器具有大于所述成像器的帧率的一半的带宽。
16.根据权利要求1所述的系统,其中所述检测器具有小于或等于所述成像器的帧率的带宽。
17.根据权利要求1所述的系统,其中所述检测器具有小于所述成像器的所述图像分辨率的图像分辨率。
18.根据权利要求1所述的系统,其中所述检测器具有大于所述成像器的所述图像分辨率的图像分辨率。
19.根据权利要求1所述的系统,其中所述处理器被配置为识别所述生物体的属。
20.根据权利要求1所述的系统,其中所述处理器被配置为识别所述生物体的物种。
21.根据权利要求1所述的系统,其中所述处理器被配置为识别所述生物体的性别。
22.根据权利要求1所述的系统,其中所述处理器被配置为识别所述生物体的年龄。
23.根据权利要求1所述的系统,其中所述处理器被配置为识别所述生物体的生物学特性,所述生物学特性选自由交配状态、妊娠、进食状态和健康状态组成的组。
24.根据权利要求1所述的系统,其进一步包括响应于被识别的所述特性被配置为致残所述生物体的致残系统。
25.一种追踪气载生物体的方法,其包括:
从成像器获取具有第一图像分辨率的第一图像,所述成像器在其视场中具有背光源;
确定所述图像包括在一位置处的生物体;
获取具有包括颜色数据的第二图像分辨率的第二图像;以及
使用所述第二图像确定所述生物体的生物学特性,其中:
所述第一图像分辨率不同于所述第二图像分辨率;或者
以第一帧率获取所述第一图像,以第二帧率获取所述第二图像,并且所述第一帧率和所述第二帧率彼此不同;或者
所述第二图像包括不包括在所述第一图像中的颜色数据。
26.根据权利要求25所述的方法,其中所述生物学特性是所述生物体的充血状态。
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US14/255,119 US9946922B2 (en) | 2009-01-15 | 2014-04-17 | Photonic fence |
US14/255,119 | 2014-04-17 | ||
PCT/US2015/025981 WO2015160958A1 (en) | 2014-04-17 | 2015-04-15 | Photonic fence |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN106793768A CN106793768A (zh) | 2017-05-31 |
CN106793768B true CN106793768B (zh) | 2020-11-27 |
Family
ID=54324540
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201580023177.6A Active CN106793768B (zh) | 2014-04-17 | 2015-04-15 | 光子栅栏 |
Country Status (5)
Country | Link |
---|---|
EP (1) | EP3131390B1 (zh) |
CN (1) | CN106793768B (zh) |
AU (2) | AU2015247666B2 (zh) |
CA (2) | CA3165127A1 (zh) |
WO (1) | WO2015160958A1 (zh) |
Families Citing this family (15)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR101507554B1 (ko) * | 2014-12-12 | 2015-04-01 | 주식회사 이티엔디 | 해충정보관리를 위한 영상촬영기능을 갖춘 포충장치 |
ES2585261B2 (es) * | 2016-03-14 | 2018-10-10 | Empresa De Transformación Agraria, S.A. (Tragsa) | Dispositivo y método de eliminación selectiva de pupas |
AU2017341673B2 (en) * | 2016-10-12 | 2023-04-06 | Commonwealth Scientific And Industrial Research Organisation | Arthropod detection |
SG10201708660XA (en) * | 2017-10-21 | 2019-05-30 | Orinno Tech Pte Ltd | Mosquito sorter |
CN108537108A (zh) * | 2018-02-12 | 2018-09-14 | 中国农业大学 | 一种东亚飞蝗龄期识别方法及装置 |
DE102018107274B3 (de) | 2018-03-27 | 2019-07-18 | Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. | Vorrichtung und Verfahren zur Beaufschlagung eines Fluginsekts mit Tilgungsstrahlung |
CN109997732B (zh) * | 2018-04-28 | 2023-07-14 | 杭州晶雁电子科技有限公司 | 一种蜂虫的识别和移取方法 |
SG10201805751UA (en) | 2018-07-03 | 2020-02-27 | Orinno Tech Pte Ltd | Smart Insect Monitoring and Identification Device |
US20210342597A1 (en) * | 2018-08-31 | 2021-11-04 | Faunaphotonics Agriculture & Environmental A/S | Apparatus and method for identifying organisms |
US20200100491A1 (en) * | 2018-09-28 | 2020-04-02 | Vital Vio, Inc. | Inactivation of Insects With Light |
GB2584700B (en) * | 2019-06-12 | 2023-03-22 | Mkyri Ltd | A device for silencing insects having an audible song |
USD973782S1 (en) | 2019-06-14 | 2022-12-27 | Mkyri Limited | Wand |
CN110235873B (zh) * | 2019-06-26 | 2021-11-26 | 北京农业智能装备技术研究中心 | 一种农林有害昆虫虫情自动监测预报系统 |
CN111175480A (zh) * | 2020-01-13 | 2020-05-19 | 北京奇云诺德信息科技有限公司 | 一种血液生化指标计算性别和年龄的方法 |
EP4039089A1 (en) * | 2021-02-04 | 2022-08-10 | Katholieke Universiteit Leuven, KU Leuven R&D | Flying insect monitoring system and method |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN2410872Y (zh) * | 1999-12-09 | 2000-12-20 | 陈祐格 | 模拟温体生物的诱蚊器 |
CN1106792C (zh) * | 1997-11-26 | 2003-04-30 | 特拉普姆斯有限公司 | 昆虫的诱捕装置及其方法 |
Family Cites Families (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US4876721A (en) * | 1988-03-03 | 1989-10-24 | Martin Marietta Energy Systems, Inc. | Method and device for identifying different species of honeybees |
US8400348B1 (en) * | 1999-05-14 | 2013-03-19 | Applied Information Movement and Management, Inc. | Airborne biota monitoring and control system |
US6653971B1 (en) * | 1999-05-14 | 2003-11-25 | David L. Guice | Airborne biota monitoring and control system |
AU2003220544A1 (en) * | 2002-03-29 | 2003-10-20 | Ecolab Inc. | Light extinction based non-destructive flying insect detector |
US7496228B2 (en) * | 2003-06-13 | 2009-02-24 | Landwehr Val R | Method and system for detecting and classifying objects in images, such as insects and other arthropods |
US7286056B2 (en) * | 2005-03-22 | 2007-10-23 | Lawrence Kates | System and method for pest detection |
US8139142B2 (en) * | 2006-06-01 | 2012-03-20 | Microsoft Corporation | Video manipulation of red, green, blue, distance (RGB-Z) data including segmentation, up-sampling, and background substitution techniques |
US7731689B2 (en) * | 2007-02-15 | 2010-06-08 | Baxter International Inc. | Dialysis system having inductive heating |
US8705017B2 (en) * | 2009-01-15 | 2014-04-22 | Tokitae Llc | Photonic fence |
-
2015
- 2015-04-15 CA CA3165127A patent/CA3165127A1/en active Pending
- 2015-04-15 EP EP15780641.5A patent/EP3131390B1/en active Active
- 2015-04-15 AU AU2015247666A patent/AU2015247666B2/en active Active
- 2015-04-15 CA CA2946052A patent/CA2946052C/en active Active
- 2015-04-15 CN CN201580023177.6A patent/CN106793768B/zh active Active
- 2015-04-15 WO PCT/US2015/025981 patent/WO2015160958A1/en active Application Filing
-
2018
- 2018-10-25 AU AU2018253554A patent/AU2018253554B2/en active Active
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1106792C (zh) * | 1997-11-26 | 2003-04-30 | 特拉普姆斯有限公司 | 昆虫的诱捕装置及其方法 |
CN2410872Y (zh) * | 1999-12-09 | 2000-12-20 | 陈祐格 | 模拟温体生物的诱蚊器 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
AU2015247666A1 (en) | 2016-11-24 |
CN106793768A (zh) | 2017-05-31 |
CA3165127A1 (en) | 2015-10-22 |
EP3131390A1 (en) | 2017-02-22 |
AU2018253554A1 (en) | 2018-11-22 |
CA2946052C (en) | 2023-03-21 |
CA2946052A1 (en) | 2015-10-22 |
AU2018253554B2 (en) | 2020-07-02 |
AU2015247666B2 (en) | 2018-08-02 |
EP3131390A4 (en) | 2018-01-03 |
EP3131390B1 (en) | 2021-12-15 |
WO2015160958A1 (en) | 2015-10-22 |
NZ726087A (en) | 2021-02-26 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US11361573B2 (en) | Photonic fence | |
AU2018253554B2 (en) | Photonic Fence | |
EP2387307B1 (en) | System and method for tracking airborne organisms | |
US11771074B2 (en) | Sensor based observation of anthropods | |
Batista et al. | SIGKDD demo: sensors and software to allow computational entomology, an emerging application of data mining | |
Cohnstaedt et al. | Arthropod surveillance programs: basic components, strategies and analysis | |
Brydegaard et al. | Lidar reveals activity anomaly of malaria vectors during pan-African eclipse | |
US20200367483A1 (en) | Method and system for recording and/or monitoring populations of insects | |
Cribellier et al. | Flight behaviour of malaria mosquitoes around odour-baited traps: capture and escape dynamics | |
Cribellier et al. | Lure, retain, and catch malaria mosquitoes. How heat and humidity improve odour-baited trap performance | |
Gish et al. | Young aphids avoid erroneous dropping when evading mammalian herbivores by combining input from two sensory modalities | |
de Silva et al. | Feeding site selection by frog-biting midges (Diptera: Corethrellidae) on anuran hosts | |
Kim et al. | Infrared light sensors permit rapid recording of wingbeat frequency and bioacoustic species identification of mosquitoes | |
Kalyanasundaram et al. | Life-cycle of Oxyspirura petrowi (Spirurida: Thelaziidae), an eyeworm of the northern bobwhite quail (Colinus virginianus) | |
Hinze et al. | Mosquito host seeking in 3D using a versatile climate-controlled wind tunnel system | |
Rondoni et al. | Improved captures of the invasive brown marmorated stink bug, Halyomorpha halys, using a novel multimodal trap | |
Sanders et al. | Assessment of an immunomarking technique for the study of dispersal of Culicoides biting midges | |
Huemer et al. | Practical guidelines for studies on sandfly-borne phleboviruses: part II: important points to consider for fieldwork and subsequent virological screening | |
Boxler et al. | Host finding of the pigeon tick A rgas reflexus | |
NZ726087B2 (en) | Photonic fence | |
Patt et al. | An optical system to detect, surveil, and kill flying insect vectors of human and crop pathogens | |
Spitzen | Keeping track of the enemy: Flight analyses of the host-seeking malaria mosquito Anopheles gambiae ss | |
Selby | Modeling the phenology and monitoring the activity of the plum curculio Conotrachelus nenuphar (Herbst)(Coleoptera: Curculionidae) with novel methods and technology | |
Harley | New trends in entomological research in trypanosomiasis | |
von den Berg | Treffen der FledermausforscherInnen in Deutschland 2015 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
REG | Reference to a national code |
Ref country code: HK Ref legal event code: DE Ref document number: 1236749 Country of ref document: HK |
|
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |