Utilisation de l’intelligence artificielle pour l’identification de vecteurs d’intérêt médical et vétérinaire : application à la reconnaissance d’Aedes albopictus, d’Aedes aegypti et de Phlebotomus perniciosus - DUMAS - Dépôt Universitaire de Mémoires Après Soutenance Accéder directement au contenu
Mémoires Année : 2022

Use of artificial intelligence in order to identify vectors of medical and veterinary significance : application to the recognition of Aedes albopictus, Aedes aegypti and Phlebotomus perniciosus

Utilisation de l’intelligence artificielle pour l’identification de vecteurs d’intérêt médical et vétérinaire : application à la reconnaissance d’Aedes albopictus, d’Aedes aegypti et de Phlebotomus perniciosus

Résumé

Mosquitoes and sandflies, and in particular the species Aedes albopictus, Aedes aegypti and Phlebotomus perniciosus respectively, are vectors of arthropod-borne pathogens of medical and zoonotic significance. Knowledge of their biology and ecology is necessary to propose an adapted control and to prevent the transmission of vector-borne agents. Identification of these species is also essential, in particular to describe their geographical expansion, especially for areas where these species are not established yet. Citizen science is increasingly used to identify and detect the presence of invasive vectors in new areas. However, training a neural network to recognize insect species from photographic databases of living individuals is an area where few studies have been carried out. The objectives of this work were to build a photographic database suitable for training a neural network in order to assess its ability to classify male and female individuals of the three species studied. This project is part of the design of a Smartphone application dedicated to insect recognition in order to study the geographical distribution and expansion of different species in real time.
Les moustiques et phlébotomes, notamment respectivement les espèces Aedes albopictus, Aedes aegypti et Phlebotomus perniciosus, sont des insectes vecteurs d’agents pathogènes présentant un risque pour l’Homme et les animaux. La reconnaissance de ces espèces est également primordiale, notamment pour décrire leur expansion géographique, notamment pour des zones encore où ces espèces ne sont pas installées de façon pérenne. Les sciences participatives sont de plus en plus utilisées pour identifier et déceler la présence de certains vecteurs dans de nouveaux territoires. Cependant, l’entrainement d’un réseau de neurones à la reconnaissance d’espèces d’insectes à partir de bases de données photographiques d’individus vivants est un domaine où peu d’études ont été réalisées. Les objectifs de ce travail étaient ainsi de constituer une base de données photographiques adaptée à l’entrainement d’un réseau de neurones afin d’évaluer sa capacité de reconnaissance des individus mâles et femelles des trois espèces étudiées. Ce projet s’inscrit dans le cadre plus large de la conception d’une application Smartphone dédiée à la reconnaissance d’insectes afin d’étudier leur répartition et expansion géographique en temps réel.
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dumas-04009981 , version 1 (01-03-2023)

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Citer

Juliette Vocanson. Utilisation de l’intelligence artificielle pour l’identification de vecteurs d’intérêt médical et vétérinaire : application à la reconnaissance d’Aedes albopictus, d’Aedes aegypti et de Phlebotomus perniciosus. Médecine vétérinaire et santé animale. 2022. ⟨dumas-04009981⟩
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