TWI702906B - 區分捕捉不同種類蚊蟲之智能捕蚊裝置及其方法 - Google Patents

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TWI702906B
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廖倫德
林奕竹
張得福
簡裕軒
曹嘉惠
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財團法人國家衛生研究院
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Abstract

本發明揭露一種用以將兩種或更多種蚊蟲捕捉至不同倉室中之捕蚊裝 置。該捕蚊裝置包含蚊蟲辨識系統及捕捉機構,該蚊蟲辨識系統捕捉蚊蟲之影像資料並辨識蚊蟲之種類,該捕捉機構依據該蚊蟲辨識系統之判定結果,將蚊蟲捕捉至不同倉室中。本發明得以捕捉活體蚊蟲並將其區分為不同種類;此外,記錄的環境數值還能供進一步研究。

Description

區分捕捉不同種類蚊蟲之智能捕蚊裝置及其方法
本發明係關於一種區分不同種類昆蟲之自動昆蟲誘捕裝置,特別地,本發明係關於利用抽氣裝置、滑軌及機器辨識演算法之捕蚊裝置。
近年來,登革熱和瘧疾迅速蔓延,造成嚴重的公共衛生問題。若延遲蚊蟲之捕獲、撲滅以及相關疾病之治療時間,將使社會成本日益增加。
一般市場上,殺蚊即捕蚊裝置之主要功能由於一般公眾無捕捉活體蚊蟲之需求,多數捕蚊裝置之主要功能係殺死蚊蟲。即使經過多年的研究,新功能的開發也很慢;然而,吸引蚊蟲之方式卻有所進展。舉例而言,諸如螢光燈或彩色燈之類的光線可用於吸引蚊蟲,混合氣體可用以模擬蚊蟲喜歡的環境,提高儀器溫度亦是吸引蚊蟲的另一種方式。即便如此,現今卻仍未發展出捕捉活體蚊蟲並辨識其種類之方法。
在吸引蚊蟲後,市場上的多數產品都使用抽氣裝置來吸捕蚊蟲,遭吸捕之蚊蟲隨即於被吸入風扇時死亡(US 5647164A);另有其他裝置使用殺蟲劑殺死被吸入盒子的蚊蟲,但這些產品都不能捕捉活體蚊蟲。具有恆定旋轉風扇及缺乏閥門(US 3120075A)以阻止蚊蟲逃逸之捕蚊裝置,不但浪費功率及效率,更缺少了辨識不同蚊蟲種類的能力(US 20180279598A1)。
雖然有許多方法可以吸引蚊蟲(US 20070074447A1,US 3997999A,US 20130067795A1),但多數捕蚊裝置使用氣流或電能來捕捉或直接殺死蚊蟲(US 5647164A,US 20180279598A1)。由於殺死蚊蟲無法保留捕獲的蚊蟲以進一步進行相關研究,因此,這兩種方法對於捕蚊裝置來說都無法達到控制疾病的效果。
我們已經瞭解到旋轉構件與創新設計的結合可以實現將物體區分到不同地方的目標(US 4245742A),我們也知道旋轉構件能用來捕捉其他昆蟲(US 1182622A),然而,目前仍缺乏使用旋轉構件以捕捉及區分不同種類昆蟲的方法。
此外,近年來隨著深度學習的興起,影像辨識技術不斷發展,收集「大數據」的重要性在計算視覺領域變得比以往更為重要。雖然現在在網路上很容易獲得諸如人臉,道路標誌及手寫符號之類的通常影像資源,但卻缺乏呈現昆蟲詳細特徵的影像,從而限制了專門辨識昆蟲的影像辨識技術發展。
當我們發現某些昆蟲對特定公共衛生問題負有巨大責任時,這個問題變得非常重要。舉例而言,登革熱疫情幾乎總是由兩種特殊類型的蚊子引起:埃及斑蚊(Aedes Aegypti)及白線斑蚊(Aedes Albopictus);瘧疾是由沼澤蚊蟲傳播的,這是另一種危害無數人類生命的蚊蟲。隨著目前影像辨識技術的突破,人們開始將這些辨識系統應用於追蹤某些昆蟲的傳播,以期控制甚至預防多數昆蟲傳播的疾病,如此一來,便能降低這些昆蟲影像資料庫具稀少性的問題。
由於環境差異,研究實驗室培育出的蚊蟲與野生蚊蟲不同。從捕獲的活體蚊蟲中獲得的血液、體液及病毒更能反應出野生蚊蟲的特質。
因此,當前的目標是設計一種小型高效的智能捕蚊裝置,以捕捉並區分不同種類的活體蚊蟲,同時記錄環境數值,以便進行更有效的研究。
據此,本發明之實施例提供一種用以將兩種或更多種蚊蟲捕捉至不同倉室中之捕蚊裝置及方法。藉由本發明可捕捉活體蚊蟲並將其區分為不同種類。此外,亦可記錄環境數值以供進一步研究。
為達上述目的,本發明揭露一種用以將兩種或更多種蚊蟲捕捉至不同倉室中之捕蚊裝置。該捕蚊裝置包含一蚊蟲辨識系統及一捕捉機構。該蚊蟲辨識系統捕捉一蚊蟲之影像資訊並以神經網路辨識該蚊蟲之種類,而該捕捉機構依據該蚊蟲辨識系統之判定結果將不同蚊蟲捕捉至不同倉室中。
該捕捉機構包含一捕捉盒、至少一單向閥、至少一通道及至少一抽氣裝置。該至少一單向閥具有正面及背面,該每一單向閥之正面係連接於該捕捉盒。此外,該至少一通道之一端係連接於該每一單向閥之背面。再者,該至少一抽氣裝置係連接於該每一通道之另一端。其中,當該蚊蟲飛入一辨識區域時,該捕蚊裝置係依據該蚊蟲辨識系統之判定結果而分別啟動或關閉該每一抽氣裝置。
在一實施例中,每一單向閥包含一背板、一旋轉軸及一外框。其中,該背板阻擋氣流及其他物質通過,如蚊蟲等。此外,該旋轉軸係一圓柱體,其連接於該背板之一圓柱孔。此外,該外框之兩側各有一定位孔以連接該旋轉軸。其中,該背板只能向該單向閥之背面方向旋轉。
在一實施例中,該通道延展自該單向閥之背面,且該單向閥只能向該通道之方向旋轉。
在一實施例中,該通道也可作為貯藏捕獲之蚊蟲的倉室。
在一實施例中,該捕蚊裝置進一步包含至少一貯藏區域,該每一貯藏區域位於該每一通道及該每一抽氣裝置之間,以作為貯藏捕獲之蚊蟲的倉室。
在一實施例中,於該抽氣裝置啟動時,該通道中會產生一氣流以開啟該單向閥。
在一實施例中,該氣流將該蚊蟲吸入該抽氣裝置作用的該通道。
在一實施例中,該被啟動的抽氣裝置於捕獲該蚊蟲後關閉。
在一實施例中,該捕蚊裝置進一步包含作為一環境感測器之一第一感測器。
在一實施例中,該第一感測器於捕獲蚊蟲時記錄二氧化碳濃度。
在一實施例中,該第一感測器係一MG-811感測器。
在一實施例中,該捕蚊裝置進一步包含作為一環境感測器之一第二感測器。
在一實施例中,該第二感測器於捕獲蚊蟲時記錄環境濕度與溫度。
在一實施例中,該第二感測器係一DHT-22感測器。
在一實施例中,該捕蚊裝置進一步包含一微控制器以將數據資料自該第一感測器或該第二感測器傳送至一伺服器。
在一實施例中,該捕蚊裝置進一步包含一微控制器以運行蚊蟲辨識系統。
在一實施例中,該捕蚊裝置進一步包含一液晶顯示器(LCD)螢幕以呈現捕獲的蚊蟲數量、種類或其環境數據。
在一實施例中,該蚊蟲辨識系統包含一短距變焦鏡頭及一影像辨識演算法。其中該短距變焦鏡頭聚焦於該捕捉盒,及該影像辨識演算法使用該短距變焦鏡頭提供之一影像輸入以判定該蚊蟲是否位於該捕捉盒中。
在一實施例中,該影像辨識演算法判定位於該捕捉盒中之該蚊蟲的種類。
本發明更進一步揭露一種用以將兩種或更多種蚊蟲捕捉至不同倉室中之方法,該方法之步驟包含捕捉一蚊蟲之影像資訊並以神經網路辨識該蚊蟲之種類;基於該影像資訊及該辨識結果啟動一抽氣裝置;當該抽氣裝置啟動時,於一通道中產生一氣流以開啟一單向閥;將該蚊蟲吸入該抽氣裝置作用的該通道;及於捕獲該蚊蟲後關閉該抽氣裝置。
在一實施例中,該方法進一步包含偵測及記錄環境數據資料。
在一實施例中,該記錄環境數據資料包含於捕獲該蚊蟲時使用一第一感測器記錄二氧化碳濃度。
在一實施例中,該第一感測器係一MG-811感測器。
在一實施例中,該記錄環境數據資料包含於捕獲該蚊蟲時使用一第二感測器記錄環境濕度與溫度。
在一實施例中,該第二感測器係一DHT-22感測器。
在一實施例中,該方法進一步包含將數據資料自該第一感測器或該第二感測器傳送至一伺服器。
在一實施例中,該方法進一步包含於一液晶顯示器(LCD)螢幕呈現捕獲的蚊蟲數量、種類或其環境數據。
在一實施例中,該方法進一步包含使用一短距變焦鏡頭以提供一影像輸入。
在一實施例中,該方法進一步包含使用該影像輸入以判定該蚊蟲是否位於一捕捉盒中。
在一實施例中,該方法進一步包含判定位於該捕捉盒中之該蚊蟲的種類。
10:抽氣式捕蚊裝置
12:蚊蟲辨識系統
14:捕捉機構
16:蚊蟲
18:辨識區域
22:短距變焦鏡頭
24:影像辨識演算法
26:捕捉盒
42:單向閥
44:通道
46:抽氣裝置
48:貯藏區域
52:背板
54:旋轉軸
56:外框
72:第一感測器
74:第二感測器
76:微控制器
78:液晶顯示器(LCD)螢幕
92:伺服器
110:旋轉式捕蚊裝置
112:蚊蟲辨識系統
114:捕捉機構
116:蚊蟲
126:捕捉區域
142:捕捉盤
144:滑軌
146:底盤
148:貯藏區域
152:馬達
154:捕捉盒
156:相機架
158:LED架
162:矩形軌道
164:子矩形軌道
166:滑軌車
168:短距變焦鏡頭
172:第一感測器
174:第二感測器
176:微控制器
178:液晶顯示器(LCD)螢幕
182:影像辨識演算法
184:盒
186:外盒
192:伺服器
194:基部容器
196:頂部容器
198:頂蓋
200:蚊蟲成像裝置
210:昆蟲釘
220:基架
230:基部馬達
240:底架
242:基部矩形盤
244:頂部矩形盤
246:馬達側盤
248:標準側盤
250:攝影機馬達
260:攝影機平台
262:攝影機板支架
264:支撐桿
270:攝影機
280:LED
290:位置感測器
圖1係抽氣式捕蚊裝置之透視圖。
圖2A係抽氣式捕蚊裝置之示意圖。
圖2B係圖2A之分解圖。
圖3A-3B係該抽氣式捕蚊裝置之單向閥之示例圖。
圖3C係單向閥之示意圖。
圖3D係圖3C之分解圖。
圖4A係抽氣式捕蚊裝置之示例圖。
圖4B係圖4A之分解圖。
圖5A係短距變焦鏡頭、捕捉盒及單向閥之示意圖。
圖5B係圖5A之分解圖。
圖6A係旋轉式捕蚊裝置之示例圖。
圖6B係旋轉式捕蚊裝置之示意圖。
圖6C係圖6B之分解圖。
圖7係滑軌之示例圖。
圖8A係旋轉式捕蚊裝置之一實施例圖。
圖8B係圖8A之分解圖。
圖9A係蚊蟲成像裝置之示意圖。
圖9B係圖9A之分解圖。
近年來,登革熱、茲卡病毒感染等蚊媒傳播疾病迅速擴散。埃及斑蚊及白線斑蚊是這類病毒之帶源者,因此,控制及預防這類疾病的一項重要工作即為捕獲這類蚊蟲的活體樣本以進行分析。然而,現代捕蚊裝置卻普遍缺乏活體捕蚊之功能。
據此,本發明提供一種用以將兩種或更多種蚊蟲捕捉至不同倉室中之捕蚊。如圖1所示,當蚊蟲16飛入一辨識區域18,本發明捕捉該蚊蟲16之影像資訊,並辨識該蚊蟲16之種類。在識別之後,本發明依據該影像資訊及辨識結果捕捉該蚊蟲16。藉由實施本發明,可捕捉及分類活體蚊蟲以進行分析。舉例而言,本發明可用於捕捉及分類斑紋與非斑蚊。
參見2A-2B及4A-4B,一種用以將多種蚊蟲16捕捉至不同倉室中之抽氣式捕蚊裝置10包含一蚊蟲辨識系統12及一捕捉機構14。該蚊蟲辨識系統12捕捉蚊蟲16之影像資訊並辨識蚊蟲16之種類,且該捕捉機構14依據該蚊蟲辨識系統12之判定結果將不同蚊蟲16捕捉至不同倉室中。
該捕捉機構14包含一捕捉盒26、至少一單向閥42、至少一通道44及至少一抽氣裝置46。該至少一通道44之一端係連接於該每一單向閥42之背面,且該至少一抽氣裝置46係連接於該每一通道44之另一端。在抽氣式捕蚊裝置10之一實施例中,該捕捉盒26之上方為開啟狀態(以使蚊蟲16飛入),其正面透明(以使該短距變焦鏡頭22監測該捕捉盒26)且背面非透明,該捕捉盒26之另外兩側則裝設有該單向閥42,該單向閥42係與該通道44及該抽氣裝置46配對。在一實施例中,該通道44也作為貯藏捕獲之蚊蟲16的倉室。在一實施 例中,該捕捉機構14進一步包含至少一貯藏區域48,該每一貯藏區域位於該每一通道44及該每一抽氣裝置46之間,以作為貯藏捕獲之蚊蟲16的倉室。
當一蚊蟲16飛入一辨識區域18時,該蚊蟲辨識系統12捕捉該蚊蟲16之影像資訊並辨識該蚊蟲16之種類。在識別之後,其中一個抽氣裝置46基於該影像資訊及該辨識結果而啟動。隨著該啟動的抽氣裝置46,在相對應的通道44中會產生一氣流以開啟該相對應的單向閥42並將該蚊蟲16吸入該相對應的通道44中。具體而言,該產生的氣流僅啟動該相對應的單向閥42,而其他的單向閥42則保持在關閉狀態。在捕獲該蚊蟲16並將其吸入該相對應的倉室後,該啟動的抽氣裝置46隨之關閉。隨後,該相對應的單向閥42因地心引力而關閉,該蚊蟲16因而捕獲於該相對應的通道44或該相對應的貯藏區域48。
參見圖3A-3D,每一單向閥42包含一背板52、一旋轉軸54及一外框56。該背板52阻擋氣流及其他物質通過,如蚊蟲16。具體而言,該背板係一片狀物,並於上側有一圓柱孔以連接於該旋轉軸54。該旋轉軸54係一圓柱體,以配合該背板52之該圓柱孔。一旦兩者連接,該旋轉軸54使該背板52能以其為軸心轉動。該外框56外形如典型的方形外框,除了其中空區域應與該背板52形狀契合。該外框56之兩側各有一定位孔以連接該旋轉軸54。
該單向閥42具有正面及背面,該外框56之正面具有類似門檻的突起以於所有部件組裝完成後阻擋該背板52之旋轉。因此,該背板52僅得以自該單向閥42之背面方向旋轉,不得自正面方向旋轉。當該背板52處於旋轉狀態,且物體(如蚊蟲16)可通過該外框56之中空區域時,稱該單向閥42係處於開啟狀態。當該背板52阻擋該外框56之中空區域時,稱該單向閥42係處於關閉狀態。具體而言,該抽氣式捕蚊裝置10之該通道44係自該單向閥42之背面方向延展,且該單向閥42僅能朝向該通道44之方向開啟。
參見圖4A-4B及5A-5B,該蚊蟲辨識系統12包含一短距變焦鏡頭22及一影像辨識演算法24。該短距變焦鏡頭22係聚焦於該捕捉盒26,且該影像辨識演算法24使用該短距變焦鏡頭22提供之一影像輸入以判定該蚊蟲16是否位於該捕捉盒26中。在本發明之一實施例中,一液晶顯示器(LCD)螢幕78呈現捕獲的蚊蟲數量、種類或其環境數據。
在本發明之一實施例中,該抽氣式捕蚊裝置10包含一微控制器76(如數梅派3“raspberry pi 3”)以運行該蚊蟲辨識系統12。在一實施例中,該影像辨識演算法24包含下列步驟:
第一步,動作感知:在某時間點n,由影片所擷取的圖片稱為原圖In。原圖In經過高斯糊化(Gaussian Blur,目的為去除雜訊所產生之影響)處理後可得圖像IG,接著將圖像IG與背景圖Ibaseline(相關敘述記載於步驟二中)各對應之像素取差值,如此差值在某閥值之上者稱此像素點有動作,反之則無,以此方式產生之每像素動作資訊稱之為動作圖Imovement。在動作圖上取其輪廓(contour),對於C中的每個輪廓,如果輪廓區域在目標範圍內(大約是蚊蟲的大小),我們將接著採用輪廓中的一子圖像,並將子圖像輸入神經網路(相關敘述記載於步驟三中)以進行辨識。
第二步,背景圖Ibaseline:背景圖Ibaseline作為動作感知之比較基準值,其產生方式為:在某時間點n,取時間點n-1,n-2,...,n-k(k為一常數)一系列時間點n之前的影像圖片,分別做高斯糊化之後再做平均值。此背景圖Ibaseline代表從時間點n-1到n-k的影片中的非移動背景。當在步驟一中獲取背景圖Ibaseline和原圖In間的差異時,該差異代表在時間點n中發生的移動。
第三步,辨識蚊蟲的神經網路:當辨識於步驟一取得之子圖像時,該圖像將被縮放之227x227x3像素之圖片,並輸入一神經網路以判定圖片中 是否包含:家蚊、班蚊、或空白。接著使用來自神經網路之該結果以控制捕捉機構14。
第四步:第三步中之神經網路係使用SqueezeNet架構設計,並使用大約十萬個標記圖片進行訓練,以便能夠識別不同類型的蚊蟲。
在本發明之一實施例中,該抽氣式捕蚊裝置10包含一第一感測器72及/或一第二感測器74用以偵測並記錄環境數值。舉例而言,於捕獲蚊蟲16時,該第一感測器72記錄二氧化碳濃度,而該第二感測器74記錄環境濕度與溫度。在一實施例中,該第一感測器72係一MG-811感測器,而該第二感測器74係一DHT-22感測器。
在本發明之一實施例中,該微控制器76將數據資料自該第一感測器72或該第二感測器74傳送至一伺服器92。
參見圖6A-6C,一種用以將多種蚊蟲116捕捉至不同倉室中之旋轉式捕蚊裝置110包含一蚊蟲辨識系統112及一捕捉機構114。該蚊蟲辨識系統112捕捉蚊蟲116之影像資訊並辨識蚊蟲116之種類,且該捕捉機構114依據該蚊蟲辨識系統112之判定結果將不同蚊蟲116捕捉至不同倉室中。
該捕捉機構114包含一捕捉盤142、至少一滑軌144、一底盤146、一馬達152、一捕捉盒154、一相機架156及一LED架158。
該捕捉盤142是一個圓柱體。該圓柱體具有前表面及後表面,該前表面及後表面皆為圓形。從前表面上刻出一矩形軌道162,且該矩形軌道162之中心應與該前表面圓之中心匹配。該矩形軌道162刻在前表面圓的整個直徑上,而非通過該圓柱體。
在該旋轉式捕蚊裝置110之一實施例中,該至少一滑軌144看起來像一火車軌道或其他可見於機械設計中的軌道。該至少一個滑軌144連接於該矩形軌道162。
參見圖7,該滑軌144之實施例如下: 沿著捕捉盤142之矩形軌道162側,我們進一步刻出兩個子矩形軌道164,然而這兩個子矩形軌道164並沒有全然穿透。一窄直間隙用以連接該子矩形軌道164及該主要矩形軌道162。該兩個子矩形軌道164之作用目的與火車軌道相同,即引導整個滑軌144的運動方向。
該滑軌144實施例之另一部分係一滑軌車166,其可沿著該子矩形軌道164移動。該滑軌車166包含與該主要矩形軌道162配合的矩形主體,且其具有連接於兩側的兩個輪子以移動於該子矩形軌道164中。
參見圖6A-6C,該底盤146連接於該滑軌車166。連接時,該底盤146應覆蓋該主要矩形軌道162。此外,該馬達152通過其軸連接於該捕捉盤142。該馬達152使該捕捉盤142沿其中心旋轉。
在一實施例中,該捕捉盒154之製成說明如下: 先設計一個實心矩形盒,其寬度及長度大於該捕捉盤142之前表面圓的直徑。
在前步驟中該矩形盒的上部,刻出具有與該捕捉盤142相同尺寸(或稍大)的圓柱體,使該捕捉盤142可以裝配於其中。
實心矩形盒底部,部分地刻出兩個矩形空盒,該兩個矩形空盒連接於前步驟之該空圓柱體,並於實心矩形盒的中間分開。
實心矩形盒上方,即可看到該兩個空盒處,連接一透明壓克力板以覆蓋該空盒及該空圓柱體。
在實心矩形盒下方,即無法看到該兩個空盒處,安裝一馬達支架以固定馬達152。該馬達支架是一塊夠大的板子,足以覆蓋於刻出來的該空圓,且於其中間具有一空心孔,使馬達152的軸得以穿過並連接至該捕捉盤142。
在一實施例中,該相機架156支撐一短距變焦鏡頭168並允許其瞄準一捕捉區域126。此外,該LED架158支撐一LED以向該捕捉區域126提供照明。另外,該LED架158連接於該相機架156之上方。
當該旋轉式捕蚊裝置110靜止時,該捕捉盤142中之該空的矩形軌道162與該捕捉盒154之開口對齊。該底盤146處於其最低位置,以於該矩形軌道162中形成該底盤146與該捕捉盒154之開口間的一空間區域,即該捕捉區域126。
當於該捕捉區域126中偵測到一蚊蟲116,該捕捉盤142隨即藉由該馬達152之作動而旋轉,從而立即關閉該間隙並將該蚊蟲116捕獲於該捕捉區域126。當該捕捉盤142旋轉超過90度時,該底盤146隨即因重力而下墜。當該底盤146開始沿著該滑軌144移動時,該捕捉區域126之空間變小並迫使該蚊蟲116在該捕捉盤142中向外移動。
最後,該底盤146抵達其上限位置,使該捕捉區域126中沒有剩餘空間,並且該蚊蟲116被迫停留在該捕捉盒154中之一貯藏區域148中。於捕獲該蚊蟲116後,該捕捉盤142以另一種方式旋轉回到其原始位置,隨後該底盤146再次因重力而下墜至其最低位置,以復原該捕捉區域126之空間並作捕獲下一隻蚊蟲的準備。
由於該捕捉機構114可旋轉該捕捉盤142至幾近180度,我們可以控制該捕捉盤142於捕獲不同種類之蚊蟲時在不同方向上作旋轉,從而達到有效捕捉不同種類蚊蟲至不同區域中之目的。
在一實施例中,該蚊蟲辨識系統112包含一短距變焦鏡頭168及一影像辨識演算法182。該短距變焦鏡頭168係聚焦於該捕捉區域126,且該影像辨識演算法182使用該短距變焦鏡頭168提供之一影像輸入以判定該蚊蟲116是否位於該捕捉區域126及位於該捕捉區域126中之蚊蟲116種類。在一實施例中,一液晶顯示器(LCD)螢幕178呈現捕獲的蚊蟲數量、種類或其環境數據。
在一實施例中,該旋轉式捕蚊裝置110包含一微控制器176(如數梅派3“raspberry pi 3”)以運行該蚊蟲辨識系統112。在一實施例中,該影像辨識演算法182包含下列步驟:
第一步,動作感知:在某時間點n,由影片所擷取的圖片稱為原圖In。原圖In經過高斯糊化(Gaussian Blur,目的為去除雜訊所產生之影響)處理後可得圖像IG,接著將圖像IG與背景圖Ibaseline(相關敘述記載於步驟二中)各對應之像素取差值,如此差值在某閥值之上者稱此像素點有動作,反之則無,以此方式產生之每像素動作資訊稱之為動作圖Imovement。在動作圖上取其輪廓(contour),對於C中的每個輪廓,如果輪廓區域在目標範圍內(大約是蚊蟲的大小),我們將接著採用輪廓中的一子圖像,並將子圖像輸入神經網路(相關敘述記載於步驟三中)以進行辨識。
第二步,背景圖Ibaseline:背景圖Ibaseline作為動作感知之比較基準值,其產生方式為:在某時間點n,取時間點n-1,n-2,...,n-k(k為一常數)一系列時間點n之前的影像圖片,分別做高斯糊化之後再做平均值。此背景圖Ibaseline代表從時間點n-1到n-k的影片中的非移動背景。當在步驟一中獲取背景圖Ibaseline和原圖In間的差異時,該差異代表在時間點n中發生的移動。
第三步,辨識蚊蟲的神經網路:當辨識於步驟一取得之子圖像時,該圖像將被縮放之227x227x3像素之圖片,並輸入一神經網路以判定圖片中是否包含:家蚊、班蚊、或空白。接著使用來自神經網路之該結果以控制捕捉機構114.
第四步:第三步中之神經網路係使用SqueezeNet架構設計,並使用大約十萬個標記圖片進行訓練,以便能夠識別不同類型的蚊蟲。
在一實施例中,該旋轉式捕蚊裝置110包含一第一感測器172及/或一第二感測器174用以偵測並記錄環境數值。舉例而言,於捕獲蚊蟲116時,該第一感測器172記錄二氧化碳濃度,而該第二感測器174記錄環境濕度與溫度。在一實施例中,該第一感測器172係一MG-811感測器,而該第二感測器174係一DHT-22感測器。
在一實施例中,一盒184包含該微控制器176。在一實施例中,該微控制器176將數據資料自該第一感測器172或該第二感測器174傳送至一伺服器192。
參見圖8A-8B,該旋轉式捕蚊裝置110用一外盒186實現,其包含一基部容器194、一頂部容器196及一頂蓋198。
在一實施例中,該基部容器194就像一個桶子,它有幾個開口以於該基部容器194內注入水或其它材料。此外,該頂部容器196之形狀類同於該基部容器194;然而,其具有數個孔洞以使任何種類的氣體從底部通過。該捕捉機構114可放置於該頂部容器196上。該頂蓋198覆蓋該頂部容器196,但其中央具有孔洞以連接該捕捉區域126之頂部。
組裝後,整個旋轉式捕蚊裝置110將如圖8A所示。當水注入該基部容器194中,水將蒸發並經由該頂蓋198上之孔洞逸出,引誘蚊蟲飛入。 一旦有蚊蟲飛入,其將被該蚊蟲辨識系統112所辨識,並被該捕捉機構114捕獲。
此外,一蚊蟲成像裝置200被設計成可以在所有三維方向上拍攝任何給定的蚊蟲的圖像,以獲得各式各樣蚊蟲的大量數據集。獲得之該數據集對於訓練用於抽氣式捕蚊裝置10之蚊蟲辨識系統12及用於旋轉式捕蚊裝置110之蚊蟲辨識系統112而言,是必不可少的。因此,該蚊蟲成像裝置200之設計有助於抽氣式捕蚊裝置10之蚊蟲辨識系統12及旋轉式捕蚊裝置110之蚊蟲辨識系統112的開發。
參見圖9A-9B,該蚊蟲成像裝置200拍攝圖像辨識所需數據生成的所有角度之照片,其包含一昆蟲釘210、一基架220、一基部馬達230、一底架240、一攝影機馬達250、一攝影機平台260、一攝影機270、一LED 280及複數個位置感測器290。其中該昆蟲釘210係用以製作昆蟲樣本,並且樣本係固定於該昆蟲釘210之尖端上。
該基架220構成一薄圓柱體。在該圓柱體的兩個表面上,連接一圓形盤。在一側,該圓形盤在中心處具有一馬達連接器,該馬達連接器可以連接到該基部馬達230。圓形盤的另一側具有用以連接該昆蟲釘210的微小孔洞。該微小孔洞垂直於其表面並位於該圓形盤之中心。
一基部馬達230(例如步進馬達)可旋轉該基架220,從而於每一步驟精確地旋轉該樣品。
一底架240係用以支撐該基部馬達230、該攝影機馬達250及該攝影機平台260。該底架240包含一基部矩形盤242、一頂部矩形盤244、一馬達側盤246及一標準側盤248。其中該基部馬達230位於該基部矩形盤242上,且該頂部矩形盤244位於該基部馬達230之頂部。此外,該頂部矩形盤244具 有相同於該基部矩形盤242之尺寸,且該基部馬達230之軸可自該頂部矩形盤244中心之一圓形孔洞中突出。此外,該馬達側盤246係一矩形盤,其位於並連接於該基部矩形盤242及該頂部矩形盤244之側邊。於該馬達側盤246之頂部,存有一孔洞以使該攝影機馬達250之軸自其中突出。該孔洞之高度設置標準為:當該攝影機馬達250連接時,其旋轉軸應通過該昆蟲釘210之尖端,以使任何由該攝影機馬達250所旋轉之物體(例如蚊蟲)亦能圍繞該昆蟲釘210之尖端旋轉。此外,該標準側盤248係一矩形側盤,其位於並連接於該基部矩形盤242及該頂部矩形盤244之側邊。於該標準側盤248之頂部,一機械軸承安裝在其旋轉軸與該攝影機馬達250之旋轉軸匹配的位置。
該攝影機馬達250(例如步進馬達)位於並固定於該底架240中的該馬達側盤246上。該攝影機馬達250可精確地旋轉該攝影機平台260。
該攝影機平台260包含一攝影機板支架262及二支撐桿264。其中該攝影機板支架262係用以支撐該攝影機270及該LED 280之一平板。此外,該二支撐桿264位於該攝影機板支架262之兩側。一支撐桿264上具有一馬達連接器以連接該攝影機板支架262與該攝影機馬達250,另一支撐桿264上具有一機械軸承連接器以連接該攝影機板支架262與該底架240上之該標準側盤248。
該攝影機270係用以拍攝影像。在一實施例中,該攝影機270係位於該攝影機板支架262上。設置完成後,該昆蟲釘210之尖端將出現在該攝影機270所捕獲影像之中心。當該攝影機馬達250旋轉時,該攝影機270將以不同角度拍攝該昆蟲釘210尖端之影像,而該攝影機270與該昆蟲釘210尖端的距離將始終保持相同,且尖端始終保持在拍攝影像的中心。
該LED 280位於該攝影機板支架262上。在一實施例中,數個LED 280位於該攝影機板支架262上以控制所拍攝影像之照明條件。
在一實施例中,設置數個位置感測器290以偵測該攝影機馬達250之位置,從而確保該攝影機270處於所需位置。在一實施例中,一位置感測器290係設置以偵測該基架220之位置,從而確保該基架220處於正確位置。
利用該蚊蟲成像裝置200,我們可藉由旋轉該攝影機馬達250或該基部馬達230以生成幾近所有角度的樣本影像。該蚊蟲成像裝置202係用以生成用於訓練一用於抽氣式捕蚊裝置10及旋轉式捕蚊裝置110之神經網路的數據;然而,該蚊蟲成像裝置200適合拍攝具有相似尺寸之任何種類的昆蟲影像。
16:蚊蟲
18:辨識區域
46:抽氣裝置

Claims (38)

  1. 一種用以將兩種或更多種蚊蟲捕捉至不同倉室中之捕蚊裝置,其包含:一蚊蟲辨識系統,其捕捉一蚊蟲之影像資訊並以神經網路辨識該蚊蟲之種類;及一捕捉機構,其係依據該蚊蟲辨識系統之判定結果將不同蚊蟲捕捉至不同倉室中,該捕捉機構包含:一捕捉盒;至少一單向閥,其具有正面及背面,該每一單向閥之正面係連接於該捕捉盒;至少一通道,其一端係連接於該每一單向閥之背面;及至少一抽氣裝置,其係連接於該每一通道之另一端;其中當該蚊蟲飛入一辨識區域時,該捕蚊裝置係依據該蚊蟲辨識系統之判定結果而分別啟動或關閉該每一抽氣裝置。
  2. 如請求項1所述之捕蚊裝置,其中該每一單向閥包含:一背板,其阻擋氣流及其他物質通過;一旋轉軸,其為一圓柱體,連接於該背板之一圓柱孔;及一外框,其兩側各有一定位孔以連接該旋轉軸;其中該背板只能向該單向閥之背面方向旋轉。
  3. 如請求項1所述之捕蚊裝置,其中該通道延展自該單向閥之背面,且該單向閥只能向該通道之方向旋轉。
  4. 如請求項1所述之捕蚊裝置,其中該通道也可作為貯藏捕獲之蚊蟲的倉室。
  5. 如請求項1所述之捕蚊裝置,其進一步包含至少一貯藏區域,該每一貯藏區域位於該每一通道及該每一抽氣裝置之間,以作為貯藏捕獲之蚊蟲的倉室。
  6. 如請求項1所述之捕蚊裝置,其中於該抽氣裝置啟動時,該通道中會產生一氣流以開啟該單向閥。
  7. 如請求項6所述之捕蚊裝置,其中該被啟動的抽氣裝置產生之該氣流將該蚊蟲吸入該抽氣裝置作用的該通道。
  8. 如請求項7所述之捕蚊裝置,其中該被啟動的抽氣裝置於捕獲該蚊蟲後關閉。
  9. 如請求項1所述之捕蚊裝置,其進一步包含作為一環境感測器之一第一感測器。
  10. 如請求項9所述之捕蚊裝置,其中該第一感測器於捕獲蚊蟲時記錄二氧化碳濃度。
  11. 如請求項10所述之捕蚊裝置,其中該第一感測器係一MG-811感測器。
  12. 如請求項1所述之捕蚊裝置,其進一步包含作為一環境感測器之一第二感測器。
  13. 如請求項12所述之捕蚊裝置,其中該第二感測器於捕獲蚊蟲時記錄環境濕度與溫度。
  14. 如請求項13所述之捕蚊裝置,其中該第二感測器係一DHT-22感測器。
  15. 如請求項9-14中任一項所述之捕蚊裝置,其進一步包含一微控制器以將數據資料自該第一感測器或該第二感測器傳送至一伺服器。
  16. 如請求項1所述之捕蚊裝置,其進一步包含一微控制器以運行蚊蟲辨識系 統。
  17. 如請求項1所述之捕蚊裝置,其進一步包含一液晶顯示器(LCD)螢幕以呈現捕獲的蚊蟲數量、種類或其環境數據。
  18. 如請求項1-8中任一項所述之捕蚊裝置,其中該蚊蟲辨識系統包含:一短距變焦鏡頭,其聚焦於該捕捉盒;及一影像辨識演算法,其使用該短距變焦鏡頭提供之一影像輸入以判定該蚊蟲是否位於該捕捉盒中。
  19. 如請求項18所述之捕蚊裝置,其中該影像辨識演算法判定位於該捕捉盒中之該蚊蟲的種類。
  20. 如請求項18所述之捕蚊裝置,其進一步包含作為環境感測器之一第一感測器及一第二感測器。
  21. 如請求項20所述之捕蚊裝置,其中於捕獲蚊蟲時,該第一感測器記錄二氧化碳濃度,該第二感測器記錄環境濕度與溫度。
  22. 如請求項21所述之捕蚊裝置,其進一步包含一微控制器以運行蚊蟲辨識系統,並將數據資料自該第一感測器或該第二感測器傳送至一伺服器。
  23. 如請求項21所述之捕蚊裝置,其中該第一感測器係一MG-811感測器,該第二感測器係一DHT-22感測器。
  24. 一種用以將兩種或更多種蚊蟲捕捉至不同倉室中之方法,其包含:捕捉一蚊蟲之影像資訊並以神經網路辨識該蚊蟲之種類;基於該影像資訊及該辨識結果啟動一抽氣裝置;當該抽氣裝置啟動時,於一通道中產生一氣流以開啟一單向閥; 將該蚊蟲吸入該抽氣裝置作用的該通道;及於捕獲該蚊蟲後關閉該抽氣裝置。
  25. 如請求項24所述之方法,其進一步包含偵測及記錄環境數據資料。
  26. 如請求項25所述之方法,其中該記錄環境數據資料包含於捕獲該蚊蟲時使用一第一感測器記錄二氧化碳濃度。
  27. 如請求項26所述之方法,其中該第一感測器係一MG-811感測器。
  28. 如請求項25所述之方法,其中該記錄環境數據資料包含於捕獲該蚊蟲時使用一第二感測器記錄環境濕度與溫度。
  29. 如請求項28所述之方法,其中該第二感測器係一DHT-22感測器。
  30. 如請求項26-29中任一項所述之方法,其進一步包含將數據資料自該第一感測器或該第二感測器傳送至一伺服器。
  31. 如請求項24所述之方法,其進一步包含於一液晶顯示器(LCD)螢幕呈現捕獲的蚊蟲數量、種類或其環境數據。
  32. 如請求項24所述之方法,其進一步包含使用一短距變焦鏡頭以提供一影像輸入。
  33. 如請求項32所述之方法,其進一步包含使用該影像輸入以判定該蚊蟲是否位於一捕捉盒中。
  34. 如請求項33所述之方法,其進一步包含判定位於該捕捉盒中之該蚊蟲的種類。
  35. 如請求項33所述之方法,其進一步包含偵測及記錄環境數據資料。
  36. 如請求項35所述之方法,其中該記錄環境數據資料包含於捕獲該蚊蟲時使 用一第一感測器記錄二氧化碳濃度及使用一第二感測器記錄環境濕度與溫度。
  37. 如請求項36所述之方法,其進一步包含將數據資料自該第一感測器或該第二感測器傳送至一伺服器。
  38. 如請求項36所述之方法,其中該第一感測器係一MG-811感測器,該第二感測器係一DHT-22感測器。
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