工程师打造人工智能激光防御系统，消灭家里的每一只蚊子
作者：Skye Jacobs
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简而言之：一位计算机视觉专家构建了一个系统，该系统使用深度学习和基于激光的瞄准装置来追捕蚊子。从事计算机视觉和机器人技术工作的 Steven Cheng 在开发他所谓的“终极灭蚊器”时记录了该项目，将简单的家庭烦恼变成了工程挑战。
的基础系统是它的视觉模型，Cheng 在自定义蚊子数据集上训练了该模型。为此，他依靠带有高倍变焦镜头的数码单反相机捕捉蚊子的详细图像作为训练数据。同样的相机设置既可以用作训练工具，也可以用作检测蚊子的主要传感器。
程说，收集这些数据的过程让他“全身被无数蚊子叮咬”，这提醒我们，即使是高科技项目有时也需要与现实世界近距离接触，这会让人感到不舒服。他收集的图像经过注释并用于训练深度学习模型来识别飞行中的蚊子。
Cheng 指出，当系统处理数据以提高检测准确性时，该过程“确实让我的显卡发挥了作用”。最后，他表示该模型的性能“非常好”，表明它可以可靠地从背景噪音中识别出蚊子。
检测到位后，程转向响应系统。他集成了一种经过校准的激光，用他的话来说，可以“立即将蚊子变成烤蚊子”。激光器安装在高精度工业旋转平台上，使其能够快速准确地移动，同时跟踪视觉系统识别的目标。
结果是一个闭环设置：相机识别蚊子，模型确认它，硬件实时调整以瞄准和射击。与依赖被动吸引的传统灭虫器不同，该系统主动跟踪并吸引个体昆虫。
â 郑棣文 (@steven Cheng)2026 年 5 月 28 日
程还通过添加第二个广角摄像头来检测附近的人和易燃材料来解决安全问题。如果系统识别出这些物体与潜在目标之间有任何重叠，就会禁用激光。当存在任何意外损坏的风险时，该保护措施可以防止设备发射。
组装并测试该系统后，程将其部署在他的家中。他说，经过一个晚上的操作，他住处的所有蚊子都被“成功消灭”。
虽然该项目是实验性的，但它说明了 DIY 构建者现在如何将消费硬件与机器人技术结合起来。现成的相机、GPU 和运动硬件现在使个人可以在家中构建这样的实时系统。