Novel automatic scorpion-detection and -recognition system based on machine-learning techniques

All species of scorpions have the ability to inoculate venom, some of them even with the possibility of killing a human. Therefore, early detection and identification is essential to minimize scorpion stings. In this paper, we propose a novel automatic system for the detection and recognition of scorpions using computer vision and machine learning approaches. Two complementary image processing techniques were used for the proposed detection method in order to accurately and reliably detect the presence of scorpions. The first based on the fluorescence characteristics of scorpions when are exposed to ultraviolet (UV) light, and the second on the shape features of the scorpions. On the other hand, three models based on machine learning algorithms for the image recognition and classification of scorpions have been compared. In particular, the three species of scorpions found in La Plata city (Argentina): Bothriurus bonariensis (of no sanitary importance), and Tityus trivittatus and Tityus confluence (both of sanitary importance), have been researched using the Local Binary Pattern Histogram (LBPH) algorithm and deep neural networks with transfer learning (DNN with TL) and data augmentation (DNN with TL and DA) approaches. Confusion matrix and Receiver Operating Characteristic (ROC) curve were used for evaluating the quality of these models. Results obtained show that the DNN with TL and DA model is the most efficient model to simultaneously differentiate between Tityus and Bothriurus (for health security) and between Tityus trivittatus and Tityus confluence (for biological research purposes).Fil: Giambelluca, Francisco Luis. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Instituto de Investigaciones en Electrónica, Control y Procesamiento de Señales. Universidad Nacional de La Plata. Instituto de Investigaciones en Electrónica, Control y Procesamiento de Señales; ArgentinaFil: Cappelletti, Marcelo Ángel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Instituto de Investigaciones en Electrónica, Control y Procesamiento de Señales. Universidad Nacional de La Plata. Instituto de Investigaciones en Electrónica, Control y Procesamiento de Señales; Argentina. Universidad Nacional Arturo Jauretche; ArgentinaFil: Osio, Jorge. Universidad Nacional Arturo Jauretche; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Instituto de Investigaciones en Electrónica, Control y Procesamiento de Señales. Universidad Nacional de La Plata. Instituto de Investigaciones en Electrónica, Control y Procesamiento de Señales; ArgentinaFil: Giambelluca, Luis Alberto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Centro de Estudios Parasitológicos y de Vectores. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Naturales y Museo. Centro de Estudios Parasitológicos y de Vectores; Argentin

Detección automática, clasificación y reconocimiento de escorpiones mediante técnicas de Aprendizaje Profundo

La detección e identificación temprana de los escorpiones es esencial debido a la peligrosidad de estos arácnidos que ponen en riesgo la salud de la población, en particular, de los sectores más vulnerables al veneno de un escorpión, como son las personas hipertensas, cardíacas o diabéticas, pero también los niños y los ancianos. A su vez, la detección y clasificación de escorpiones puede ser útil con fines de investigación biológica para estudiar las diferentes variedades de géneros y especies. En este trabajo, con el propósito de brindar herramientas de prevención alternativas, se desarrollaron novedosos sistemas automáticos y en tiempo real para detectar y clasificar escorpiones, utilizando heurísticas de visión artificial y Aprendizaje Profundo, basados en las características de la forma y la propiedad de fluorescencia de los escorpiones cuando son expuesto a luz ultravioleta. En particular, se han investigado las tres especies de escorpiones que se encuentran en la ciudad de La Plata: Bothriurus bonariensis (sin importancia sanitaria), Tityus carrilloi y Tityus confluens (ambas de importancia sanitaria). Durante este trabajo se llevaron a cabo comparaciones entre diferentes modelos basados en Aprendizaje Profundo utilizados para detectar e identificar escorpiones, ya sea por género peligroso o no peligroso, como para determinar su especie dentro de un mismo género. Los resultados satisfactorios obtenidos indican que los sistemas desarrollados pueden, de forma temprana, precisa, no invasiva y segura, detectar y clasificar escorpiones, incluso dentro de un ambiente no controlado, es decir, cuando el escorpión se encuentra cerca de otros objetos que podrían dificultar su detección. Los sistemas de detección y clasificación desarrollados en este trabajo se implementaron como una aplicación móvil, con la ventaja de la portabilidad y la facilidad de acceso a la población, que puede ser utilizada como una herramienta de prevención eficaz para minimizar las picaduras de escorpiones y ayudar a reducir el daño que pueden ocasionar a las poblaciones expuestas a estos arácnidos. Además, estos sistemas son fácilmente escalables a otros géneros y especies de escorpiones para ampliar la región donde se puedan utilizar estas aplicaciones.Facultad de Ingenierí