[发明专利]一种蚊媒图像自动识别方法

说明书

本发明公开了一种蚊媒图像自动识别方法，建立Faster R‑CNN框架模型，输入蚊媒图像，结合VGG‑16模型对蚊媒图像进行特征提取，采用全卷积神经网络生成与蚊子尸体一一对应的蚊媒提取窗口，将蚊媒提取窗口映射到特征层之上，将每个蚊媒提取窗口基于最大值池化理论划分成固定尺寸的特征层，利用探测分类概率对每个蚊媒提取窗口中的蚊子尸体进行分类；由于采用了Faster R‑CNN框架模型和VGG‑16模型理论，一改传统蚊媒监测系统的纯人工检查监测手段，不仅节省了大量人力物力，并有利于实现对蚊媒的在线实时智能监测功能，可迅速准确获得蚊媒监测结果，操作简单、节省人力，能现场快速检测，可满足大面积的现场检测工作需要以及长期全面高效蚊媒监测的需求，具有很强的实用价值。

技术领域

本发明涉及蚊媒监测方法领域，尤其涉及的是一种蚊媒图像自动识别方法。

背景技术

随着全球化、气候变化和城市化进程的加速，近年来登革热、基孔肯亚热、寨卡等蚊媒传染病在全球范围内呈扩散趋势，中国也面临巨大的蚊媒传染病防控压力。

例如，白纹伊蚊和三带喙库蚊等蚊媒是传播登革热和流行性乙型脑炎等传染病的重要媒介，其将病原生物从宿主传播给人类，对人类健康带来巨大危害，严重威胁到人民的生命财产安全。而对蚊媒进行监测是进行蚊媒传染病防控的关键，不仅有利于了解蚊虫的种属构成和密度分布，还可对蚊媒传染病流行提供预警和风险分析。

目前，中国国内蚊媒监测的常用方法有人工叮咬法、人帐诱捕法、紫外灯诱捕法、CO₂诱捕法、黑箱法、灭蚊磁场法、BGS诱蚊器、诱蚊诱卵法等等。人工叮咬法和人帐诱捕法虽操作简单，但存在易使操作者感染疾病的风险；紫外灯诱捕法利用蚊虫的趋光性捕捉蚊虫，使用范围广，但其本身对蚊类的吸引力不强；CO₂诱捕法以CO₂作为引诱剂，安全无害，且更倾向于吸引雌蚊，但有研究认为该法对库蚊与按蚊的捕捉效果欠佳；黑箱法设备简单、易操作，但有研究指出可能不适用于捕获按蚊；灭蚊磁场法因无需外接电源，主要应用于蚊害严重的偏远地区；BGS诱蚊器需要动力来源且成本较高；而诱蚊诱卵法多适用于登革媒介白纹伊蚊种群的监测。因而，大多蚊媒监测方法都有其缺点和局限性，不能满足长期全面高效蚊媒监测的需求。

此外，目前传统的蚊媒监测多是先通过上述方法捕捉蚊虫后，再通过人工肉眼清点记录捕获的蚊虫数量和种类。少数或在显微镜下逐个检查测定蚊虫，或使用一些新兴的检测方法，如酶学方法和分子生物学方法等进行监测。但是，这些检测方法都耗费人力，操作步骤繁琐，受人为因素的影响较大，不够客观和科学，难以指导传染病的防控工作，且不能现场快速检测，难以满足大面积的现场监测工作需要。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明提供一种蚊媒图像自动识别方法，操作简单、节省人力，能现场快速检测，可满足大面积的现场检测工作需要以及长期全面高效蚊媒监测的需求。

本发明的技术方案如下：一种蚊媒图像自动识别方法，包括以下步骤：

A、建立Faster R-CNN框架模型，输入蚊媒图像；

B、结合VGG-16模型，对蚊媒图像进行特征提取，得到特征层；

C、采用全卷积神经网络生成与蚊子尸体一一对应的蚊媒提取窗口；

D、将蚊媒提取窗口映射到特征层之上；

E、将每个蚊媒提取窗口基于最大值池化理论划分成固定尺寸的特征层；

F、利用探测分类概率对每个蚊媒提取窗口中的蚊子尸体进行分类。

所述的蚊媒图像自动识别方法，其中，所述步骤A包括：

A1、对蚊媒图像的大小进行统一标准化处理；

A2、采用Gamma校正算法对标准化后的蚊媒图像进行光照规整处理；