Machine Learning and Computer Vision Techniques in Bee Monitoring Applications

Machine learning and computer vision are dynamically growing fields, which have proven to be able to solve very complex tasks. They could also be used for the monitoring of the honeybee colonies and for the inspection of their health state, which could identify potentially dangerous states before the situation is critical, or to better plan periodic bee colony inspections and therefore save significant costs. In this paper, we present an overview of the state-of-the-art computer vision and machine learning applications used for bee monitoring. We also demonstrate the potential of those methods as an example of an automated bee counter algorithm. The paper is aimed at veterinary and apidology professionals and experts, who might not be familiar with machine learning to introduce to them its possibilities, therefore each family of applications is opened by a brief theoretical introduction and motivation related to its base method. We hope that this paper will inspire other scientists to use the machine learning techniques for other applications in bee monitoring

Varroa destructor, parásito de Apis mellifera

El agente productor de la varroosis, Varroa destructor, es un importante ácaro ectoparásito de las abejas. Aunque su origen es asiático e inicialmente se adaptó a Apis cerana, en la actualidad parasita a la abeja de la miel, Apis mellifera, que es la principal especie polinizadora. Este ácaro presenta una distribución mundial constituyendo la mayor amenaza hoy en día para la apicultura. Es considerado en parte culpable de las pérdidas de colmenas que periódicamente se producen en Europa y Estados Unidos. En climas templados, si no se aplicaran tratamientos periódicos, la mayoría de las colonias de abejas colapsarían en un período de 2-3 años. Sin embargo, estos tratamientos constituyen un elevado coste para apicultores favoreciendo el riesgo de depósito de residuos químicos en los productos de la colmena y el desarrollo de resistencias.Es necesaria la investigación acerca de la biología y la patología producida por dicho ácaro, junto con la innovación en nuevos métodos de diagnóstico, control y tratamiento.En el presente Trabajo de Fin de Grado se realiza una revisión bibliográfica con el fin de profundizar y actualizar los conocimientos de los principales campos de investigación de Varroa destructor.Lo más llamativo de la revisión se resume en que V. destructor es actualmente la principal amenaza para la apicultura. Afecta tanto a las abejas adultas como a sus crías, reproduciéndose en estas últimas. Actúa como vector de varios virus de abejas que incrementan los daños. Estos daños afectan a la colonia en su totalidad. La realización de un correcto diagnóstico de la enfermedad es esencial para el control y tratamiento de la misma. Los tratamientos más usados son los acaricidas sintéticos y las sustancias naturales.<br /

Varroa destructor mites regularly generate ultra-short, high magnitude vibrational pulses

The ectoparasitic mite Varroa destructor is considered one of the greatest threats to the honeybee Apis mellifera. To successfully manage mite populations residing in the colony, beekeepers must stay informed of infestation levels in their apiaries. The remote, non-destructive detection of Varroa mites in honeybee hives would therefore be highly desirable. Here we show that an ultra-sensitive (1000 mV/g) accelerometer can detect vibrational waveforms originating from one individual mite. We further focus on a commonly observed pulsing behaviour never before described, characterising its physical features, periodicity and strength. The spectral features of the detected pulses strongly depend on the substrate on which they are produced. The characteristics of the vibrational pulse, particularly its repeatability and strength, indicate that mite vibrations could be successfully detected in a fully populated honeybee hive. These features, combined with the remarkably high varroa muscular power output (up to 810nW) indicate that this pulse may be functional for the mite. Our results uncover an exciting novel behaviour and provide a foundation for the remote detection of mites in beehives using vibration capture