Aplicando Redes Neurais Convolucionais em Imagens para Reconhecimento Automatizado de Abelhas Melíferas (Apis mellifera L.)

Abstract

O reconhecimento de espécies de abelhas e demais polinizadores pode contribuir diretamente para a conservação de ecossistemas. O objetivo desse trabalho é desenvolver um modelo de processamento digital de imagens, para reconhecimento automático de abelhas melíferas (Apis mellifera L.) entre as demais espécies de abelhas e outros insetos, por meio do uso de redes neurais convolucionais. Para treinamento do modelo proposto foi utilizado um conjunto de dados composto por 2.300 imagens, separadas entre a espécie de abelha melífera e demais insetos (incluindo outras abelhas nessa classe), as quais foram denominadas de "Não Apis". O modelo de rede neural proposto respondeu com 94% de acurácia, culminando em um modelo de predição com um alto índice de precisão capaz de reconhecer imagens de abelhas melíferas e diferenciá-la das demais abelhas e outros insetos.

ApisFlow: a Real-Time Automated Tool to Detect, Classify and Count Honey Bees Castes at the Hive Entrance

“…Therefore, to tackle this problem, computer vision algorithms based on Digital Image Processing (DIP) techniques can be used to monitor these variables at a distance and in real-time, facilitating diagnoses or predictions of certain events that are happening or will occur in certain colony or even in an entire apiary [Barros et al 2021, Albuquerque et al 2022, Andrijević et al 2022. From this perspective, here we propose ApisFlow, a framework capable of automatically detecting, tracking, classifying, and counting in real time the honey bee castes entering and leaving the beehive by methods and algorithms of computer vision and machine learning.…”

Aplicando um modelo YOLO para detectar e diferenciar por imagem castas de abelhas melíferas de forma automatizada

“…redes neurais convolucionais (Convolutional Neural Networks -CNNs) e deep learning) em visão computacional e no Processamento Digital de Imagens (PDI) têm sido aplicadas com êxito para automatizar a identificac ¸ão e contagem de insetos e proporcionando uma grande economia de tempo em comparac ¸ão à execuc ¸ão manual [De Cesaro Júnior and Rieder 2020]. No caso particular das abelhas, o uso de CNNs e deep learning tem se mostrado eficaz no reconhecimento tanto de abelhas nativas [Leocádio et al 2021] quanto de abelhas melíferas [Barros et al 2021, Bilik et al 2021.…”