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蚊子是携带诸如疟疾，登革热和鹿热等疾病的卫生害虫，每年杀死超过700,000人，是全世界谋杀案中死亡人数的两倍。开发了Raspberry PI系统，该系统可以通过机器视觉和机器学习来检测此类蚊子，并通过激光辐照将其燃烧，从而引起了人们的关注。
俄罗斯联邦乌拉尔州立大学的Ildar Rakhmatulin建造了一台自动检测并杀死蚊子的机器。他说，需要一项突破性的发明来克服蚊子每年在世界范围内造成许多死亡的情况。
该机器基于Raspberry Pi 3 Model B，并配备了带有Sony IMX219图像传感器，检流计和1W大功率激光器的专用摄像头模块。首先通过机器学习相机拍摄的图像信息的机器学习来分析直到检测到蚊虫并用激光消灭蚊虫之前的流量，以检测蚊子和跟踪系统API（TrackerCSRT，TrackerKCF，TrackerBoosting，TrackerMIL，TrackerTLD，TrackerMedianFlow等）。 TrackerMOSS）。另外，它是一种通过深度学习预测飞行的蚊子的变化轨迹并照射激光的结构。
两个卷积神经网络（卷积2D和MaxPooling 2D）用于蚊子检测。在该实验中，机器学习是在配备了具有AMD Ryzen 5 3600和GeForce GTX 1060的技嘉图形卡的计算机以及具有6 GB内存的计算机上进行的，但是使用此规格，很容易在图像中找到蚊子，但直到找到它们为止1出现了一个问题，即花费了超过一秒钟的时间。另外，当蚊子由于检测精度的问题而突然改变方向时，已经确认了补充失败。
这次创建的原型实际上是在透明盒中捕获的蚊子上进行测试的。在此测试运行中，以15％的概率成功中和了蚊子，当命中激光时，蚊子死亡的概率超过50％。
该系统使用一种技术，利用来自摄像机的图像信息来识别蚊子。他还检查了通过声波进行的声波检测和通过红外传感器进行的热检测，但是声波检测存在以下问题：由于开放空间中的噪声混合而导致精度差，并且存在无法应对多个蚊子的问题。据说存在一个问题，该问题受环境温度的影响很大，并且这次它采用了图像识别方法。
据他介绍，用激光辐照消灭蚊子的方法具有以下优点：可以在多风的地方在室外使用，并且将来可以实现覆盖大范围的情况，并且可以在移动时响应移动直接安装在无人驾驶飞机或人体上因此，据说它有望作为一种对付全世界携带疾病的蚊子的对策。相关信息可以在这里找到。
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