
تعداد نشریات | 162 |
تعداد شمارهها | 6,693 |
تعداد مقالات | 72,239 |
تعداد مشاهده مقاله | 129,222,847 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 102,053,030 |
تحلیل صوتی کندوی زنبور عسل در زنبور داری دقیق مبتنی بر اینترنت اشیا (مطالعه موردی: بهبود سلامت وبهره وری کندو) | ||
مهندسی بیوسیستم ایران | ||
دوره 55، شماره 3، مهر 1403، صفحه 49-71 اصل مقاله (2 M) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/ijbse.2025.383049.665567 | ||
نویسندگان | ||
پیام فرامرزی1؛ رضا علیمردانی* 2؛ حکمت ربانی3؛ حسین موسی زاده4 | ||
1دانشجوی دکتری گروه مهندسی ماشینهای کشاورزی-دانشکدگان کشاورزی و منابع طبیعی دانشگاه تهران، تهران، ایران | ||
2استاد تمام گروه مهندسی ماشینهای کشاورزی-دانشکدگان کشاورزی و منابع طبیعی دانشگاه تهران،تهران، ایران | ||
3دانشیار گروه مهندسی مکانیک بیوسیتم -دانشکدگان کشاورزی و منابع طبیعی دانشگاه رازی،ایران | ||
4استاد تمام گروه مهندسی ماشینهای کشاورزی-دانشکدگان کشاورزی و منابع طبیعی دانشگاه تهران، ایران، | ||
چکیده | ||
گرده افشانی برای تولید مثل جنسی بسیاری از محصولات، میوه ها و اکثر گیاهان وحشی مهم است. در میان گرده افشان های جانوری، گرده افشانی توسط زنبورهای منفرد و اجتماعی، نقش عمده ای را ایفا میکنند. علاوه بر نقش آنها در گرده افشانی گیاهان وحشی، زنبورهای عسل مدیریت شده از نظر اقتصادی با ارزش ترین گروه گرده افشان در گیاهان تک محصولی و میوه در سراسر جهان هستند. در این پژوهش، روشی نوین برای تشخیص بیماریها و مشکلات کندوی زنبور عسل با استفاده از تحلیل صوتی و یادگیری عمیق ارائه شده است. ابتدا، با طراحی یک کندوی هوشمند و قرار دادن میکروفن در مکان بهینه، صداهای تولید شده توسط کلونی زنبور عسل ضبط شد. سپس، با تبدیل سیگنالهای صوتی به اسپکتروگرام و استفاده از شبکههای عصبی کانولوشنی، الگوهای صوتی مرتبط با بیماریها و مشکلات مختلف مانند نبود ملکه، آلودگی به کنه واروآ و بیماریهای فولبرد و نوزما شناسایی شد. نتایج نشان داد که این روش با دقت بیش از 98 درصد قادر به تشخیص این مشکلات است. به عنوان مثال، این مدل توانست با دقت 62/98 درصد نبود ملکه، 59/98 درصد احتمال حضور کنه واروآ، و 71/98 درصد احتمال بروز بیماری فولبرد را تشخیص دهد. در نهایت، با پیادهسازی اینترنت اشیا در سیستم مدیریت کندو، بهبود قابل توجهی در کمیت و کیفیت عسل تولید شده مشاهده شد. این پژوهش نشان میدهد که تحلیل صوتی و یادگیری عمیق میتواند به عنوان یک ابزار قدرتمند برای پایش سلامت کندوهای زنبور عسل و افزایش بهرهوری در صنعت زنبورداری مورد استفاده قرار گیرد. | ||
کلیدواژهها | ||
اینترنت اشیا؛ زنبور داری دقیق؛ بیماری های رایج کندو؛ بهره وری کندو؛ آنالیز صوتی | ||
مراجع | ||
Aumann, H., Tautz, J., & Tscheulin, T. (2017). Measuring honeybee foraging activity with Doppler radar. Journal of Apicultural Research, 56(4), 417–425. Barrionuevo, A. (2007, February 27). Honeybees vanish, leaving keepers in peril. The New York Times. Retrieved from https://www.nytimes.com/2007/02/27/science/27bees.html Büchler, R. (2015). Varroa tolerance in honey bees—Occurrence, characters and breeding. Bee World, 96(2), 54–70. De Jong, D., De Jong, P. H., & Gonçalves, L. S. (1982). Weight loss and other damage to developing worker honeybees from infestation with Varroa jacobsoni. Journal of Apicultural Research, 21(3), 165–167. De Simone, A., Barbisan, L., Turvani, G., & Riente, F. (2024). Advancing beekeeping: IoT and TinyML for queen bee monitoring using audio signals. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 73, 2502214. Frisch, K. v. (1993). The dance language and orientation of bees (2nd ed.). Harvard University Press. (Original work published 1886) Gallai, N., Salles, J. M., Settele, J., & Vaissière, B. E. (2009). Economic valuation of the vulnerability of world agriculture confronted with pollinator decline. Ecological Economics, 68(3), 810–821. Genersch, E. (2010). American foulbrood in honeybees and its causative agent, Paenibacillus larvae. Journal of Invertebrate Pathology, 103(Suppl. 1), S10–S19. Iqbal, K., Alabdullah, B., Al Mudawi, N., Algarni, A., Jalal, A., & Park, J. (2024). Empirical analysis of honeybees acoustics as biosensors signals for swarm prediction in beehives. IEEE Access, 12, 115167-115181. Janetzky, P., Davidson, P., Steininger, M., Krause, A., & Hotho, A. (2021). Detecting presence of speech in acoustic data obtained from beehives. In Detection and Classification of Acoustic Scenes and Events 2021. Kim, J., Oh, J., & Heo, T. Y. (2021). Acoustic scene classification and visualization of beehive sounds using machine learning algorithms and Grad-CAM. Mathematical Problems in Engineering, 2021, Article 6671575. Martin, S. J. (1994). Ontogenesis of the mite Varroa jacobsoni Oud. in worker brood of the honeybee Apis mellifera L. under natural conditions. Experimental & Applied Acarology, 18(2), 87–100. McMenamin, A. J., & Genersch, E. (2015). Honey bee colony losses and associated viruses. Current Opinion in Insect Science, 8, 121–129. Morelle, R. (2013, March 27). Neonicotinoid pesticides ‘damage brains of bees’. BBC News. Retrieved from https://www.bbc.com/news/science-environment-21958547 Morse, R. A., & Calderon, N. W. (2000). The value of honey bee pollination in the United States. Bee Culture, 128(1), 1–15. Nolasco, I., Terenzi, A., Cecchi, S., Orcioni, S., Bear, H. L., & Benetos, E. (2019). Audio-based identification of beehive states. In ICASSP 2019-2019 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP). Polyniak, Y., Kretzschmar, M., & Sylvestre, J. P. (2019). Dynamic time warping for honeybee colony sound classification. Ecological Informatics, 50, 100983. Qandour, A., Ahmad, I., Habibi, D., & Leppard, M. (2014). Remote beehive monitoring using acoustic signals. Acoustics Australia, 42(3), 204–209. Roberts, J. M. K., Anderson, D. L., & Durr, P. A. (2017). Absence of deformed wing virus and Varroa destructor in Australia provides unique perspectives on honeybee viral landscapes and colony losses. Scientific Reports, 7, Article 42824. Robles-Guerrero, A., Gómez-Jiménez, S., Saucedo-Anaya, T., López-Betancur, D., Navarro-Solís, D., & Guerrero-Méndez, C. (2024). Convolutional neural networks for real time classification of beehive acoustic patterns on constrained devices. Sensors, 24(19), Article 6384. Seeley, T. D. (2010). Honeybee democracy. Princeton University Press. Sharif, M. Z., Wario, F., Di, N., Xue, R., & Liu, F. (2020). Soundscape indices: New features for classifying beehive audio samples. Sociobiology, 67(4), 566–571. Wallner, K. (1999). Varroacides and their residues in bee products. Apidologie, 30(2-3), 235–248. Zhao, Y., Deng, G., Zhang, L., Di, N., Jiang, X., & Li, Z. (2021). Based investigate of beehive sound to detect air pollutants by machine learning. Ecological Informatics, 61, Article 101246. Zgank, A. (2021). IoT-based bee swarm activity acoustic classification using deep neural networks. Sensors, 21(3), Article 676. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 78 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 48 |