一个基于人工智能的数字扫描仪用于在养蜂业中检测Varroa破坏者
Daniela Scutaru1, Simone Bergonzoli1, Corrado Costa1
1Council for Agricultural Research and Economics, Research Centre for Engineering and Agro-Food Processing, Via della Pascolare 16, 00015 Monterotondo, Italy.
Insects
|January 25, 2025
概括
一个新的人工智能驱动扫描仪 (BeeVS) 准确地检测到瓦罗亚虫,这是蜜蜂的主要威胁. 这个数字工具为养蜂者和科学家提供了一个更快,更可靠的替代手动计数.
科学领域:
- 农业科学 农业科学
- 昆虫学 昆虫学是一门学科.
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 蜜蜂通过授粉对农业和环境健康至关重要.
- 蜜蜂种群面临着诸如Varroa破坏者虫等寄生虫的重大威胁,这些寄生虫传播病毒并导致殖民地损失.
- 目前检测瓦罗亚虫的方法依赖于耗时且往往不准确的人类视觉检查.
研究的目的:
- 引入和评估一款与人工智能算法 (BeeVS) 结合的新型数字便携式扫描仪,用于检测瓦罗亚虫.
- 与传统的人类视觉检查方法相比,评估BeeVS设备的准确性,可靠性和速度.
主要方法:
- 一个数字便携式扫描仪和人工智能算法 (BeeVS) 已开发用于瓦罗亚虫检测.
- 该设备分析了放置在蜂巢下粘性纸张的图像,以计算自然落下的虫.
- 该扫描仪在17周内进行了测试,分析了来自5个蜂巢的每周样本,并与人类视觉计数进行了比较.
主要成果:
- 在BeeVS设备显示了高的测量可重复性 (R2 ≥ 0.998).
- 对于至少有10个虫的叶片,BeeVS取得了1%以下的累积百分比误差,明显超过了人类视觉观测 (约. 20%的错误).这是一个错误.
- 与手动计数相比,数字扫描仪为多个蜂巢提供了更快的监测能力.
结论:
- BeeVS 设备是用于检测瓦罗亚虫的高度准确和可靠的工具.
- 它的速度和准确性使它成为蜜蜂养殖者和科学家在监测蜜蜂健康方面的宝贵资产.
- 这种由人工智能驱动的方法在管理瓦罗亚虫感染的传统方法上取得了重大进展.
