Исследовательская база

Deep Learning Beehive Monitoring System for Early Detection of the Varroa Mite

Одной из наиболее критичных причин коллапса пчелиных семей в пчеловодстве является клещ варроа. В статье представлен встроенный камерный модуль, поддерживаемый алгоритмом deep learning, для раннего обнаружения заражения варроа. Это достигается с помощью алгоритма глубокого обучения, который в реальном времени пытается находить в расплодных рамках пчёл, несущих на себе клеща. Камерный модуль конечного устройства размещается внутри расплодного корпуса. Он поддерживает как офлайн-детекцию для удалённых районов с ограниченным сетевым покрытием, так и онлайн-передачу изображений с последующей детекцией клеща в облаке. Предложенный алгоритм использует сеть deep learning для детекции объектов-пчёл, после чего отдельный этап обработки изображения выявляет клеща на ранее найденных объектах. В завершение авторы представляют proof of concept своего подхода, который позволяет достичь суммарной точности детекции пчёл и варроа на уровне около 70%.

Сведения о публикации

Организации
🇬🇷 University of Ioannina
Год
2022
Тип
Journal

Актуальность для Gratheon

Архитектура из этой статьи — камерный модуль внутри расплодного корпуса с локальным inference на устройстве и опциональным резервным облачным режимом — очень близка к тому, как Gratheon мог бы реализовать собственный внутреульевой сканер для мониторинга клеща Varroa destructor и здоровья пчелиных семей. Двухэтапный конвейер компьютерного зрения, где сначала выполняется детекция пчелы, а затем поиск клеща на её теле, даёт практический шаблон CNN-архитектуры, который Gratheon может адаптировать на более современных моделях, чтобы превзойти базовую точность около 70%. Поддержка edge/облако также хорошо соответствует сценарию развёртывания Gratheon на удалённых пасеках с нестабильной связью, где постоянный интернет недоступен. Для Gratheon это прямая и цитируемая proof-of-concept база для продукта, который сочетает локальную обработку, компьютерное зрение и раннее предупреждение о варроа.