Исследовательская база

An AI-Based Open-Source Software for Varroa Mite Fall Analysis in Honeybee Colonies

Заражение *Varroa destructor* является одной из ключевых причин высокой смертности колоний *Apis mellifera* по всему миру. В этом исследовании разработано и протестировано в полевых условиях новое бесплатное ПО VarroDetector, основанное на подходе deep learning для автоматического обнаружения и подсчёта клещей *Varroa* по изображениям липких поддонов, полученным в пчелиных семьях с помощью смартфона. Всего было собрано 204 листа, разделённых зелёными шнурами на четыре секции и сфотографированных при контролируемом освещении разными моделями смартфонов с минимальным разрешением 48 мегапикселей. Алгоритм обнаружения *Varroa* включает два основных этапа: сначала определяется область интереса, в которой нужно считать клещей, затем применяется одноэтапный детектор (YOLO v11 Nano). Результаты VarroDetector показали высокую корреляцию с ручным контрольным подсчётом (R² = 0.98–0.99 в зависимости от используемой камеры смартфона). Когда количество клещей *Varroa* превышало 50 на лист, VarroDetector превосходил обученных визуальных инспекторов по надёжности, одновременно существенно сокращая время обработки. Приложение работает офлайн на смартфоне и распространяется как open source.