校园试验中，声诱捕器捕获49只伊蚊
达卡大学研究实验室介绍，该校研发的一款蚊虫诱捕器在户外试验中捕获49只伊蚊；相比之下，一款未启用声音的同类诱捕器仅捕获1只。这款名为MAST-CloudNet的设备结合了声音诱饵、摄像头和人工智能，有助于识别登革热传播媒介大量繁殖的地点。
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研究人员计划在2027年6月至7月期间，在达卡南城市公司辖区内的住宅区布设10至15台诱捕器。他们希望将蚊虫数量转化为地图，以便在伊蚊活动增加时向有关部门发出预警，并帮助其决定将防治工作部署到哪些地点。
达卡大学于2026年10月16日公布了这项研发成果。校方研究人员称，相关研究于10月8日发表在《IEEE仪器与测量汇刊》，题为“MAST-CloudNet：配备物联网的声学诱捕器及伊蚊实时人工智能监测”。该项目由达卡大学研究基金资助。
这款设备通过模拟雌蚊的飞行声来诱捕雄蚊。雌蚊会叮咬人并传播登革热，而雄蚊成熟更早，且通常停留在繁殖地附近，因此可能更早提示附近出现了新的蚊群。
因此，该项目是一种监测工具：其主要用途是显示蚊虫活动增加的地点，让负责防治的人员能够采取行动。计划中的社区试验将检验这一方法在大学校园以外的效果。
声音如何转化为蚊虫计数
MAST-CloudNet播放350至500赫兹的声音，模拟雌性伊蚊的振翅声。赫兹用于衡量某物每秒振动的次数。在这里，这种声音充当诱饵，吸引寻找雌蚊的雄蚊。
风扇将靠近的蚊虫吸入诱捕器，使其落在黄色粘虫纸上。设备内的摄像头会拍摄昆虫图像，再通过互联网将图像发送到云服务器，也就是负责处理信息的远程计算机。
人工智能模型会分析照片，识别并统计伊蚊。结果会显示在网页仪表板上，用户无需前往每个诱捕器读取数量，就能远程监测捕获情况。
该系统整合了原本需要分别完成的多个步骤：吸引昆虫、捕捉昆虫、拍摄昆虫并生成可用记录。在多个地点布设诱捕器后，中央仪表板可显示哪些监测区域的伊蚊活动更频繁。
研究人员为何关注雄蚊
研究人员称，雄性伊蚊比雌蚊更早羽化，并且会留在繁殖地附近。因此，雄蚊捕获量上升可能意味着附近正有新一代蚊虫出现。
对社区而言，这种方法的实际价值在于更早提示哪些地方可能存在繁殖地。有关部门无需在所有监测地点平均分配巡查工作，而可以根据捕获量的上升情况，优先检查特定区域。
蚊虫计数反映的是昆虫活动情况。登革热风险还涉及叮咬人并携带病毒的雌蚊。研究人员将雄蚊作为蚊媒种群增长的先行信号，希望借此在蚊群进一步扩张前开展防治。
计划绘制的地图将汇总这些局部信号。若多个相邻住宅区的诱捕器都报告捕获量上升，有关部门就能据此识别伊蚊活动聚集区域，并组织更有针对性的应对行动。
试验结果
实验室笼内测试发现，启用声音的诱捕器平均捕获的伊蚊数量接近未启用声音的同类诱捕器的5倍。随后，研究人员在达卡大学校园内连续3天进行户外测试。
户外试验期间，当地遭遇强降雨、大风和城市噪声。研究团队称，设备在整个测试期间持续运行。实验室的项目介绍列出了对比结果：启用声音的诱捕器捕获49只伊蚊，静音对照组捕获1只。
实验室还报告称，目标选择性为83.1%。选择性是指捕获物中目标昆虫所占的比例。这一点很重要，因为监测诱捕器若能集中捕获目标蚊虫，而不是大量其他昆虫，就会更有用。
实验室测试和户外测试所处条件不同。笼内实验显示，平均捕获量提高近5倍；而短期校园户外测试中，启用声音的诱捕器捕获49只，静音对照组捕获1只。下一阶段将在更多地点评估设备性能，为更大范围的部署做准备。
设备造价1.2万塔卡，并配备电池备用电源
研究人员称，每台MAST-CloudNet的组装成本约为12,000塔卡。他们估算，CDC光诱捕器的对比价格约为25,000塔卡，BG-Sentinel诱捕器约为20,000塔卡。
按这些价格计算，大学研发的设备比CDC光诱捕器便宜13,000塔卡，低52%；比BG-Sentinel诱捕器便宜8,000塔卡，低40%。如果机构需要设置多个监测点，而非只购置一台设备，这些价差可能颇为重要。
按上述单台价格，组装10至15台设备约需120,000至180,000塔卡。这一估算只涵盖诱捕器本身；部署还需要安排网络连接、服务器处理、维护和现场巡查。
停电时，设备可依靠电池运行约4.5小时。中央服务器能够处理多台诱捕器的数据。研究团队预计，在更大的网络中共享计算能力，可以降低每台设备的运营成本。
计划于2027年开展社区试验
达卡南城市公司辖区内的住宅区是下一阶段大型测试的拟定地点。研究人员计划于2027年6月至7月部署10至15台设备，并利用收集到的数据绘制伊蚊活动新兴聚集区域的地图。
具体社区和安装日期尚未公布。此次大型试验旨在为商业化部署前提供进一步的实地评估，包括积累在居民区内运行多台诱捕器的经验。
该项目有几个已公布的时间节点：
- 2026年10月8日：据达卡大学公告，MAST-CloudNet研究发表。
- 2026年10月16日：达卡大学公布这款设备及其测试结果。
- 2027年6月至7月：计划在达卡南城市公司辖区内的住宅区部署10至15台诱捕器。
对居民而言，这项工作的预期成果是更准确地了解伊蚊活动在哪些地方增加。对研究人员而言，社区部署将扩大测试范围，检验如何通过实际运行的网络收集并比较蚊虫记录。
下一代设备将在诱捕器内部处理数据
达卡大学实验室还在研发名为MAAS-IoT的后续产品。其光学探测器原型已经记录到活体雄性伊蚊的振翅声。光学探测器利用光线感知运动，使研究人员能够测量振翅模式。
MAST-CloudNet会将照片发送到远程服务器进行分析。后续产品则计划使用一种称为微控制器的小型计算机，在设备内部对昆虫进行分类。这种方法通常称为边缘人工智能，因为数据处理发生在信息采集地点。
实验室称，设备内部分类、LoRa组网以及适用于实地使用的外壳仍在研发中。LoRa可通过无线电进行远距离通信，同时功耗较低。研究团队计划采用LoRaWAN连接，使精简的蚊虫记录能够传输，而不必让每台诱捕器都依赖附近的Wi-Fi网络。
研究团队还计划采用太阳能供电，并加强设备对日晒雨淋的防护。实验室将以太阳能供电的自主监测网络作为长期目标。可运行的光学原型是这项工作的早期组成部分，而当前的摄像系统则为实地评估提供了起点。
工程学与动物学结合于同一设备
该项目由达卡大学电气与电子工程系的微系统与纳米工程实验室，以及动物学系的基因组引导媒介控制与创新实验室共同开展。
这项合作将蚊虫行为研究与电子技术、成像和数据处理结合起来。声音诱饵依赖对雄蚊如何响应雌蚊飞行声的了解。风扇、摄像头、互联网连接和分类软件则将这一响应转化为可远程查看的记录。
达卡大学副校长ABM Obaidul Islam教授对这一成果表示欢迎，并称识别伊蚊数量增加的区域有助于有关部门采取预防措施。他还呼吁进一步改进设备，使其能够在实地有效使用。
下一步的实际工作，是从短期校园测试转向在住宅区开展监测。计划于2027年进行的部署将使团队有机会评估设备能否稳定运行，以及汇总记录是否有助于定位蚊虫活动增加的区域。
要点
- MAST-CloudNet利用声音、风扇、摄像头和云端人工智能吸引、捕捉并识别伊蚊。
- 校园户外试验中，启用声音的诱捕器捕获49只伊蚊，静音对照组捕获1只。
- 实验室报告称，目标选择性为83.1%；笼内实验发现，启用声音后平均捕获量接近5倍。
- 每台设备的组装成本约为12,000塔卡，电池备用供电时间约为4.5小时。
- 研究人员计划于2027年6月至7月在达卡南住宅区部署10至15台诱捕器。
- 后续原型已记录到活体雄蚊的振翅声；设备内部分类、无线组网和适用于实地的外壳仍在研发中。
