Monitoring včelího úlu pomocí kamerového systému

Abstract

Cieľom tejto práce je navrhnúť a skonštruovať zariadenie, ktoré dokáže monitorovať aktuálny stav včelstva a detegovať vybrané nebezpečné situácie na základe analýzy obrazu z kamery. Vytvorené zariadenie pozostáva z konštrukcie vytvorenej pomocou 3D tlače, v ktorej je osadený jednodoskový počítač Raspberry Pi 5 s nasadeným modelom počítačového videnia YOLOv8n. Tento model, trénovaný na vlastnej dátovej množine, dokáže rozlišovať objekty ako včela, včelia matka a osa. Údaje z monitoringu sú prenášané prostredníctvom celulárneho pripojenia a vizualizované cez webové rozhranie platformy ThingsBoard. O nebezpečných situáciách, ako je nezvyčajná aktivita matky, je včelár notifikovaný prostredníctvom e-mailu. Zariadenie je napájané z batérie, ktorá sa dobíja prostredníctvom solárneho panelu. Vytvorené riešenie predstavuje v praxi využiteľný prístup k monitorovaniu včelstiev, ktorý má potenciál nájsť uplatnenie medzi včelármi.

This bachelor’s thesis aims to design and construct a device that can monitor the current state of a bee colony and detect selected dangerous situations based on the analysis of camera images. The created device consists of a structure made using 3D printing, in which a Raspberry Pi 5 single-board computer with a YOLOv8n computer vision model is installed. This model, trained on a custom dataset, can distinguish objects such as a bee, a queen bee and a wasp. Monitoring data is transmitted via cellular connection and visualized via the ThingsBoard platform’s web interface. The beekeeper is notified of dangerous situations, such as the queen’s activity, via e-mail. The device is powered by a battery that is recharged via a solar panel. The created solution represents a practically usable approach to monitoring bee colonies, which has the potential to find application among beekeepers.