A Machine Learning Framework for E. coli Bacteria Detection and Classification
Creators
- 1. Mehran University of Engineering and Technology
- 2. Nanjing University of Science and Technology
- 3. University of Sindh
Description
Water plays an important role in physiological processes, such as the body's thermal equilibrium, the transfer of nutrients to the intended destination through the body, and the lubrication of joints. In Pakistan, the existing water availability is about 79%. Inadequate and adequate drinking water quality is a significant public health concern. In the project, we explain different machine learning techniques which are used to locate exact bacteria in a water sample, their shape, and scale. This technology promises sufficient identification and division. This invention allows for early identification of bacterial water pollution, requires minimal labor, etc. A robotic frame will speed up the treatment period without human power. It will reduce water emissions dramatically. The methods available for bacterial detection are effective but require lengthy waiting periods for results and expensive and laborious equipment. Via images with PYTHON (Its libraries), this research aims to detect bacteria utilizing images. This system tends to be effective and efficient way for water quality monitoring in different sectors in Pakistan. E.g., Wastewater treatment plants, Power plants, Industries, RO plants, and Laboratories.
Translated Descriptions
Translated Description (Arabic)
يلعب الماء دورًا مهمًا في العمليات الفسيولوجية، مثل التوازن الحراري للجسم، ونقل العناصر الغذائية إلى الوجهة المقصودة من خلال الجسم، وتزييت المفاصل. في باكستان، يبلغ توافر المياه الحالي حوالي 79 ٪. تمثل جودة مياه الشرب غير الكافية والكافية مصدر قلق كبير للصحة العامة. في المشروع، نشرح تقنيات التعلم الآلي المختلفة التي تستخدم لتحديد موقع البكتيريا الدقيقة في عينة المياه وشكلها وحجمها. تعد هذه التكنولوجيا بتحديد وتقسيم كافيين. يسمح هذا الاختراع بالتعرف المبكر على تلوث المياه البكتيري، ويتطلب الحد الأدنى من العمالة، وما إلى ذلك. سيسرع الإطار الآلي فترة العلاج بدون قوة بشرية. سيقلل من انبعاثات المياه بشكل كبير. الطرق المتاحة للكشف عن البكتيريا فعالة ولكنها تتطلب فترات انتظار طويلة للحصول على النتائج ومعدات باهظة الثمن وشاقة. من خلال الصور مع بايثون (مكتباتها)، يهدف هذا البحث إلى اكتشاف البكتيريا باستخدام الصور. يميل هذا النظام إلى أن يكون وسيلة فعالة وفعالة لرصد جودة المياه في مختلف القطاعات في باكستان. على سبيل المثال، محطات معالجة مياه الصرف الصحي ومحطات الطاقة والصناعات ومحطات التناضح العكسي والمختبرات.Translated Description (French)
L'eau joue un rôle important dans les processus physiologiques, tels que l'équilibre thermique du corps, le transfert des nutriments vers la destination prévue à travers le corps et la lubrification des articulations. Au Pakistan, la disponibilité en eau existante est d'environ 79 %. La qualité inadéquate et adéquate de l'eau potable est un problème de santé publique important. Dans le projet, nous expliquons différentes techniques d'apprentissage automatique utilisées pour localiser les bactéries exactes dans un échantillon d'eau, leur forme et leur échelle. Cette technologie promet une identification et une division suffisantes. Cette invention permet l'identification précoce de la pollution bactérienne de l'eau, nécessite un minimum de travail, etc. Un cadre robotisé accélérera la période de traitement sans la puissance humaine. Cela réduira considérablement les émissions d'eau. Les méthodes disponibles pour la détection bactérienne sont efficaces mais nécessitent de longues périodes d'attente pour obtenir des résultats et un équipement coûteux et laborieux. Via des images avec PYTHON (ses bibliothèques), cette recherche vise à détecter les bactéries à l'aide d'images. Ce système a tendance à être un moyen efficace et efficient de surveillance de la qualité de l'eau dans différents secteurs au Pakistan. Par exemple, les usines de traitement des eaux usées, les centrales électriques, les industries, les usines d'osmose inverse et les laboratoires.Translated Description (Spanish)
El agua juega un papel importante en los procesos fisiológicos, como el equilibrio térmico del cuerpo, la transferencia de nutrientes al destino previsto a través del cuerpo y la lubricación de las articulaciones. En Pakistán, la disponibilidad de agua existente es de aproximadamente el 79%. La calidad inadecuada y adecuada del agua potable es un problema importante de salud pública. En el proyecto, explicamos diferentes técnicas de aprendizaje automático que se utilizan para localizar bacterias exactas en una muestra de agua, su forma y escala. Esta tecnología promete suficiente identificación y división. Esta invención permite la identificación temprana de la contaminación bacteriana del agua, requiere una mano de obra mínima, etc. Un marco robótico acelerará el período de tratamiento sin energía humana. Reducirá drásticamente las emisiones de agua. Los métodos disponibles para la detección de bacterias son efectivos, pero requieren largos períodos de espera para obtener resultados y equipos costosos y laboriosos. A través de imágenes con PYTHON (sus bibliotecas), esta investigación tiene como objetivo detectar bacterias utilizando imágenes. Este sistema tiende a ser una forma efectiva y eficiente para el monitoreo de la calidad del agua en diferentes sectores en Pakistán. Por ejemplo, plantas de tratamiento de aguas residuales, plantas de energía, industrias, plantas de RO y laboratorios.Additional details
Additional titles
- Translated title (Arabic)
- إطار التعلم الآلي للكشف عن البكتيريا الإشريكية القولونية وتصنيفها
- Translated title (French)
- Un cadre d'apprentissage automatique pour la détection et la classification des bactéries E. coli
- Translated title (Spanish)
- Un marco de aprendizaje automático para la detección y clasificación de bacterias E. coli
Identifiers
- Other
- https://openalex.org/W4386780137
- DOI
- 10.32350/umtair.31.02