🌻 Detect bees with pollen for foraging statistics

🌻 Детекция пчёл с пыльцой для статистики вылета

🎯 Назначение

Автоматически детектировать и считать пчёл с грузом пыльцы у входа в улей для отслеживания вылетной активности и оценки источников питания семьи.

🎭 Пользовательская история

  • Как пчеловод, интересующийся паттернами вылета семьи,
  • я хочу автоматически отслеживать, сколько пчёл возвращается с пыльцой и когда,
  • чтобы понимать медосборы, оценивать доступность корма и мониторить питательное здоровье семьи.

🚀 Ключевые преимущества

  • Инсайты по вылету: отслеживание сезонных паттернов вылета и пиковых периодов сбора
  • Мониторинг питания: оценка доступа семьи к разнообразным источникам пыльцы
  • Система раннего предупреждения: резкое падение сбора пыльцы может указывать на экологические проблемы
  • Исследовательские данные: ценны для понимания поведения опылителей и здоровья экосистемы

🔧 Технический обзор

Использует компьютерное зрение для идентификации характерных грузов пыльцы (корбикулы) на ногах пчёл при мониторинге входа. Требует обучающий датасет пчёл с пыльцой и без, потенциально с цветовым анализом и морфологической детекцией пыльцевых корзинок на ногах.

📋 Критерии приёмки

  • Детектирует грузы пыльцы с точностью >80% при различном освещении
  • Различает разные цвета/источники пыльцы (базовая классификация)
  • Считает пчёл с пыльцой за час/день
  • Интегрируется с существующим пайплайном подсчёта пчёл
  • Предоставляет статистику пыльцевой активности во времени
  • Надёжно работает для разных подвидов пчёл

🚫 Вне области

  • Детальная ботаническая идентификация пыльцы (классификация на уровне видов)
  • Детекция нектарного груза (внутренний, не виден)
  • Измерение количества пыльцы (вес/объём)
  • Перекрёстная проверка с локальными базами флоры

🏗️ Подход к реализации

  • Компьютерное зрение: кастомная CNN-модель, обученная на датасете изображений с пыльцой/без пыльцы
  • Детекция признаков: фокус на области ног и идентификация корбикул
  • Цветовой анализ: анализ в цветовом пространстве HSV для идентификации пыльцы
  • Интеграция: расширение существующих алгоритмов трекинга пчёл
  • Обучающие данные: использование примеров платформы LabelBee и создание кастомного датасета

📊 Метрики успеха

  • Точность детекции пыльцы >80% по сравнению с ручной разметкой
  • Скорость обработки сохраняет производительность в реальном времени (30+ FPS)
  • Доля ложных срабатываний <15%
  • Способность распознавать сезонные паттерны
  • Уровень принятия среди пчеловодов, интересующихся данными о вылете

🔗 Связанные функции

📚 Ресурсы

💬 Заметки

Функция опирается на существующую инфраструктуру трекинга пчёл и добавляет значительную ценность для понимания вылетного поведения семьи. Сложность реализации умеренная из-за необходимости специализированных обучающих данных.