🎯 Objectif
Détecter automatiquement le contenu des cellules de rayon sur les photos de cadres et transformer ces résultats en informations utiles sur la ruche : équilibre couvain/réserves, état du cadre et décisions à prendre après inspection.
📹 Démo
🎭 Histoire utilisateur
- En tant qu’apiculteur,
- je veux que l’application analyse les photos de cadres et classe les cellules,
- afin de comprendre rapidement le motif de couvain et les réserves sans compter manuellement les cellules,
- et de comparer cette information entre inspections.
🔬 Ce que fait réellement l’application
Selon l’architecture actuelle de Gratheon :
- le téléversement d’une photo de cadre lance des tâches IA en arrière-plan, dont
detect_cells; - les détections de cellules sont enregistrées par côté de cadre et liées au contexte d’inspection ;
- l’application conserve à la fois les détections brutes et des pourcentages récapitulatifs ;
- les catégories principales utilisées dans l’interface et l’analyse peuvent inclure :
- couvain ;
- couvain operculé ;
- couvain de mâles ;
- œufs ;
- pollen ;
- nectar ;
- miel ;
- cellules vides ou autres classes selon le modèle.
🚀 Bénéfices clés
- Interprétation rapide des cadres : remplacer l’estimation visuelle manuelle par une détection cohérente.
- Structure comparable : chaque côté de cadre reçoit des métriques couvain/réserves exploitables.
- Continuité des inspections : les résultats restent liés aux instantanés d’inspection pour l’historique.
- Aide à la décision : soutenir les décisions de nourrissement, division, remplacement de reine ou suivi rapproché.
🧭 Flux typique
- Téléverser les photos de cadres depuis la vue ruche/cadre.
- Attendre la fin du traitement IA.
- Ouvrir le côté de cadre et examiner les détections et pourcentages.
- Créer des instantanés d’inspection pour préserver l’état dans le temps.
- Comparer les inspections anciennes et récentes pour suivre les ressources et le couvain.