挑戰(zhàn)

美國環(huán)境研究政策中心說，近年來，養(yǎng)蜂人一直在報(bào)告說，他們平均每年冬天都會(huì)失去30%的蜜蜂種群。這是經(jīng)濟(jì)上可承受損失的兩倍。該組織還報(bào)告說，同樣，野生蜜蜂的數(shù)量也在下降。

根據(jù)美國環(huán)境研究與政策中心的數(shù)據(jù)，在依靠蜜蜂授粉的100種作物中，71種作物提供了世界上90%的糧食。當(dāng)從蜂巢損失的各種原因來看，25%到40%的損失是由于蜂王損失造成的。其他原因可以追溯到環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)、營養(yǎng)不良、寄生蟲和疾病。

那么，我們?nèi)绾瘟私飧嚓P(guān)于蜂箱健康、蜜蜂行為和蜂王損失的知識(shí)，以限制未來蜂箱的損失？SAS是通過創(chuàng)新軟件和服務(wù)進(jìn)行分析的領(lǐng)導(dǎo)者，試圖回答這些問題。

作為其致力于利用數(shù)據(jù)和分析解決世界上最緊迫問題的一部分，SAS需要找到一種方法來了解更多關(guān)于蜂巢健康的知識(shí)，以減緩蜜蜂的損失。通過分析蜂箱，我們可以進(jìn)一步了解可操作的目標(biāo)，有助于減緩蜂巢的減少。

SAS的蜂蜂箱健康監(jiān)測(cè)和跟蹤目標(biāo)包括：

●了解蜂巢健康

●蜜蜂和蜂巢的測(cè)量和量化

●提供對(duì)飼料可用性的洞察

●確定植被開花時(shí)間

●觀察蜂行為的影響

●檢測(cè)重要蜂箱事件

為了實(shí)現(xiàn)這些目標(biāo)，SAS必須有效地利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，如機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能（AI）和視覺分析。為了獲得蜂箱健康狀況的完整圖片，SAS必須能夠收集、可視化和分析各種物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，例如：

●傳統(tǒng)傳感器數(shù)據(jù)——蜂箱中的重量、溫度、濕度

●蜂巢內(nèi)部的音頻流-聲學(xué)分析

●蜂巢外部的視頻流-計(jì)算機(jī)視覺

解決方案

傳感器和人工智能推理系統(tǒng)被用來從北卡羅來納州卡里市SAS校園的蜂巢收集所需的數(shù)據(jù)。他們開始將蜂巢數(shù)據(jù)直接傳輸?shù)皆品?wù)器中，以測(cè)量蜂巢內(nèi)部和周圍的數(shù)據(jù)，如重量、溫度、濕度、飛行活動(dòng)和聲學(xué)。機(jī)器學(xué)習(xí)模型也被用來“聽”蜂巢的聲音，這些聲音可以顯示健康狀況、壓力水平、蜂群活動(dòng)以及蜂王的狀態(tài)。

SAS利用工業(yè)平板電腦廠家的麥克-智能AI推理系統(tǒng)幫助處理蜂巢外視頻流中的機(jī)器視覺數(shù)據(jù)。工業(yè)平板電腦廠家麥克-智能AI是麥克 JETSON系列的一部分，它由NVIDIA®JETSON?組成。

使用麥克-智能AI，您可以在嵌入式模塊中獲得GPU工作站的所有性能。該裝置可承受工業(yè)級(jí)振動(dòng)和高溫，并具有模塊化、緊湊的設(shè)計(jì)。對(duì)于這個(gè)蜂巢監(jiān)測(cè)項(xiàng)目，麥克-智能AI被放置在野外的防風(fēng)雨外殼中，必須能夠承受高溫和濕度。

由于采集到的視頻流、蜂巢的聽覺嗡嗡聲等數(shù)據(jù)的細(xì)致性，SAS團(tuán)隊(duì)需要利用魯棒主成分分析（RPCA）這一機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。例如，RPCA有助于將前景中的蜜蜂和背景中的草分開，即使草在風(fēng)中移動(dòng)。

然后將數(shù)據(jù)匯編到儀表板中進(jìn)行實(shí)時(shí)分析。工業(yè)級(jí)的邊緣硬件，比如麥克-智能AI，允許分析直接在蜂巢中傳輸。這對(duì)于計(jì)算機(jī)視覺非常重要，SAS最感興趣的是結(jié)果，而不是原始視頻。