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J-GLOBAL ID：202202256568990734   整理番号：22A0863137

ウイングビート周波数を用いた深層学習ベース蚊種検出【JST・京大機械翻訳】

Deep Learning-Based Mosquito Species Detection Using Wingbeat Frequencies

著者 (4件)： Jhaveri Ayush (Birla-Institute of Technology and Science (BITS, Pilani), Pilani, Rajasthan, India) ,  Sangwan K. S. (Birla-Institute of Technology and Science (BITS, Pilani), Pilani, Rajasthan, India) ,  Maan Vinod (Mody University, Lakshmangarh, Rajasthan, India) ,  Dhiraj (CSIR-Central Electronics Engineering Research Institute (CSIR-CEERI), Pilani, India)
資料名： Smart Innovation, Systems and Technologies  (Smart Innovation, Systems and Technologies)
巻： 266  ページ： 71-80  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5072A  ISSN： 2190-3018  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： マラリア,デング熱,キクングニア,Zika,黄熱およびリンパフィラリア症のような蚊媒介疾患の発生は,ヒト存在に対する大きな脅威となっている。したがって,有害な蚊種の除去は世界的な必要性となっている。これらの蚊種の減少と除去の技術は,地球を横断する地域におけるそれらの集団のモニタリングを必要とする。このモニタリングは,カサの吸込みトラップで記録できるウイングビートの音からの自動検出によって行うことができる。本論文では,ウイングビートから放出される音を用いて,6つの最も有害な蚊種の検出を調べた。ウイングベートカグルデータセットにおける279,566羽目記録から,著者らはデータ増強技術を用いて6つの蚊種を通してデータをバランスさせた。最先端の機械学習モデルの使用で,最大97%の検出精度を達成した。これらのモデルは,効率的な蚊種検出システムを形成するために,蚊吸引トラップと統合できる。Copyright The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 音響 ,  地球 ,  炎症 ,  ヒト ,  マラリア ,  リンパ ,  *カ科 ,  糸状虫症 ,  デング熱 ,  高速Fourier変換 ,  感染性皮膚疾患 ,  機械学習
準シソーラス用語： 黄熱 ,  自動検出 ,  検出精度 ,  *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 蚊検出 ,  ウイングビート ,  深層学習 ,  高速Fourier変換

分類 (1件)： 感染症・寄生虫症一般  (GD01010H)

タイトルに関連する用語 (3件)： ビート ,  深層学習 ,  蚊