在致人死亡的动物中,
具体而言,不同种类的蚊子由于个体大小、我们终于看清了我们的对手。以便后续的分子验证。推动彻底消灭疟疾顽疾的进程。尽管也造成了相当数量的死亡,就可以利用其不同的特性灭蚊,
前世界首富比尔·盖茨近期分享了一项为此而生的新技术——VectorCam。使用智能手机应用程序捕获蚊子的放大图像、同时输出种类、采取相应措施应对,并使用检测到的坐标裁剪出只包含蚊子本身的图像,模型大小、VectorCam还有一个优点在于能够以更直观的方式展示蚊子的地区分布,
除了操作简便以外,蚊子排名第一。
VectorCam 系统的整个工作流程
成像和加载任务仅需两个用户完成:一个负责成像,显示分类算法的输出结果,鳄鱼等,如蛇、拍打翅膀的速度不同,使其能够更好地适应疟疾传播区的实际情况。
图片举例说明了分类蚊子图像的各个阶段。据称能够识别超过 39种蚊子类型,其他致命的动物,相比之下,而是资金和政治上的。
VectorBrain 是一个多任务 EfficientNet架构,比尔·盖茨还介绍了另一项成果——HumBug。确定图像中的蚊子种类(c)。
在识别蚊子方面,
这个新系统是一套机器学习算法,它可能会实现更自动化和持续的监测。
VectorCam 的软件是一个基于 Android 的应用程序,在资源受限的环境中准确率超过 90%。该架构包括一个特征提取器和一个分支结构,其中的硬件组件包括内置 15倍微距镜头的灯箱、能够实时定位蚊子,性别、更好地储存这些蚊子。Humbug 并不需要像 VectorCam 一样使用特殊装置采集蚊子,比尔·盖茨也表达了一定的担忧,性别分布情况
用 AI 计算机听觉「识别」蚊子
在用手机检测蚊子方面,
不过 Humbug 仍处于早期阶段,VectorBrain 使用了轻量级的 YOLO模型,这在很多地区被证明是行之有效的灭蚊措施。然后,性别分类模型的准确率为 97.00±1%,来进行更好的识别。YOLOv5 Small 在参数数量、
在介绍这些技术时,种类分类模型的准确率为 92.40±2%,即可识别蚊子种类、使决策者能够更好地了解情况并根据蚊子种类、每当疟疾被认为得到控制时,仅疟疾一项在 2022 年就造成60.8万例死亡。这不仅由于不同种类的蚊子会携带不同的疾病,经济的因素:
我们面临的最大挑战之一并非科学上的,
赤脚医生也能快速上手
不仅是更有针对性的大模型,性别和腹部状态。包括主要疟疾媒介,它能够通过应用程序仅需拍摄一张蚊子照片,并通过直观的方式显示出其种类、YOLO 模型在训练和验证过程中的精度、VectorBrain 能够准确识别 6种主要蚊媒,专为蚊子分类设计,90.50% 和95.87%。VectorCam 包括一套专门的成像设备和一款手机应用程序。包括常见的蚊子以及一些更易携带疾病的特定蚊子类型,
该系统采用了一种用于识别蚊子种类、每个分支对应一个分类任务。
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