A novel optical sensor system for the automatic classification of mosquitoes by genus and sex with high levels of accuracy
González-Pérez, María I. (Universitat Autònoma de Barcelona. Unitat Mixta d'Investigació IRTA-UAB en Sanitat Animal)
Faulhaber, Bastian (Irideon SL)
Williams, Mark 1957- (Irideon SL)
Brosa, Josep (Universitat Autònoma de Barcelona. Unitat Mixta d'Investigació IRTA-UAB en Sanitat Animal)
Aranda Pallero, Carles (Servei de Control de Mosquits del Consell Comarcal del Baix Llobregat)
Pujol, Nuria (Universitat Autònoma de Barcelona. Unitat Mixta d'Investigació IRTA-UAB en Sanitat Animal)
Verdún, Marta (Universitat Autònoma de Barcelona. Unitat Mixta d'Investigació IRTA-UAB en Sanitat Animal)
Villalonga, Pancraç (Irideon SL)
Encarnação, Joao (Irideon SL)
Busquets, Núria (Universitat Autònoma de Barcelona. Unitat Mixta d'Investigació IRTA-UAB en Sanitat Animal)
Talavera Forcades, Sandra (Universitat Autònoma de Barcelona. Unitat Mixta d'Investigació IRTA-UAB en Sanitat Animal)

Data:	2022
Resum:	Every year, more than 700,000 people die from vector-borne diseases, mainly transmitted by mosquitoes. Vector surveillance plays a major role in the control of these diseases and requires accurate and rapid taxonomical identification. New approaches to mosquito surveillance include the use of acoustic and optical sensors in combination with machine learning techniques to provide an automatic classification of mosquitoes based on their flight characteristics, including wingbeat frequency. The development and application of these methods could enable the remote monitoring of mosquito populations in the field, which could lead to significant improvements in vector surveillance. A novel optical sensor prototype coupled to a commercial mosquito trap was tested in laboratory conditions for the automatic classification of mosquitoes by genus and sex. Recordings of.
Ajuts:	European Commission 853758
Drets:	Aquest document està subjecte a una llicència d'ús Creative Commons. Es permet la reproducció total o parcial, la distribució, la comunicació pública de l'obra i la creació d'obres derivades, fins i tot amb finalitats comercials, sempre i quan es reconegui l'autoria de l'obra original.
Llengua:	Anglès
Document:	Article ; recerca ; Versió publicada
Matèria:	Mosquito trap ; Automatic classification ; Optical sensor ; Machine learning ; Deep learning ; Aedes ; Culex ; Genus and sex classification ; Mosquito surveillance
Publicat a:	Parasites & vectors, Vol. 15 (june 2022) , ISSN 1756-3305

DOI: 10.1186/s13071-022-05324-5
PMID: 35668486

11 p, 1.4 MB

El registre apareix a les col·leccions:
Documents de recerca > Documents dels grups de recerca de la UAB > Centres i grups de recerca (producció científica) > Ciències de la salut i biociències > Centre de Recerca en Sanitat Animal (CReSA-IRTA)
Articles > Articles de recerca
Articles > Articles publicats