4 research outputs found

    Identifying queenlessness in honeybee hives from audio signals using machine learning

    Get PDF
    Honeybees are vital to both the agricultural industry and the wider ecological system, most importantly for their role as major pollinators of flowering plants, many of which are food crops. Honeybee colonies are dependent on having a healthy queen for their long-term survival since the queen bee is the only reproductive female in the colony. Thus, as the death or loss of the queen is of great negative impact for the well-being of a honeybee colony, beekeepers need to be aware if a queen has died in any of their hives so that appropriate remedial action can be taken. In this paper, we describe our approaches to using acoustic signals recorded in beehives and machine learning algorithms to identify whether beehives do or do not contain a healthy queen. Our results are extremely positive and should help beekeepers decide whether intervention is needed to preserve the colony in each of their hives

    Analysis of a multiclass classification problem by Lasso Logistic Regression and Singular Value Decomposition to identify sound patterns in queenless bee colonies

    No full text
    This study presents an analysis of a multiclass classification problem to identify queenless states by monitoring bee sound in two possible cases; a strong and healthy colony that lost its queen and a reduced population queenless colony. The sound patterns were compared with patterns of healthy queenright colonies. Five colonies of Carniola honey bee were monitored by using a system based on a Raspberry Pi 2 and omnidirectional microphones placed inside the hives. Feature extraction was carried out by Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCCs) method. A multiclass model with three outcome variables was constructed. For feature selection and regularization, a Lasso logistic Regression model was used along with one vs all strategy. To provide visual evidence and examine the results, data was analyzed by scatter plots of Singular Value Decomposition (SVD). The results show that is possible to detect the queenless state in both cases. Queenless or healthy colonies can generate slightly different patterns and the data clusters of the same condition tend to be close. The proposed methodology can be applied for the analysis of more conditions in bee colonies

    Identificación de fallas en bujías por desgaste de electrodos en automóviles a través de la extracción de características de audios y clasificación k-nn y svm.

    Get PDF
    La falta de prevención por parte de los conductores lleva a revisar sus vehículos cuando presentan alguna falla que evita que el automóvil funcione. Algunas de estas fallas se presentan por falta de mantenimiento, desconocimiento o por descuido del propietario, así como elementos naturales tales como polvo y agua. Una de las fallas que se presenta es el desgaste de electrodos en bujías. En este trabajo se desarrolló una técnica no invasiva que detecta y clasifica puntualmente las fallas por desgaste de electrodos en bujías de automóviles para prevenir daños más graves, y un mayor consumo de combustible. Al ser una técnica no invasiva se reduce el tiempo en el que el automóvil se encuentra en mantenimiento. El proyecto se desarrolló en tres etapas. En la primera se realizó la grabación de las señales acústicas provenientes de dos motores de automóviles (Honda Civic y Seat Ibiza) con desgaste en los electrodos de las bujías. Dichas grabaciones se sometieron a un análisis en donde se etiquetaron con el fin de tener tres clasificaciones posibles: ninguna falla, 1 falla y 2 fallas. En la segunda etapa se realizó un pre-procesamiento en la que se acortaron en duración las grabaciones, se obtuvieron los espectrogramas y se extrajeron tanto las características MFCC (Mel Frequency Cepstral Coefficients) como las características estadísticas de primer y segundo grado (Media, Mediana, Moda, desviación estándar, varianza, percentiles, etc) de las señales acústicas, para construir dos bases de datos. La detección de fallas se llevó a cabo mediante los clasificadores K-NN (K Nearest Neighbour) y SVM (Support Vector Machine). Las bases de datos se subdividieron en dos subconjuntos con el fin de entrenar y validar los modelos de clasificación. En la tercera etapa se utilizó el escáner ELM327 para determinar el consumo de combustible en cada una de las pruebas realizadas a los dos automóviles. La clasificación utilizando las características de los espectrogramas produjeron una eficiencia del 100% en el entrenamiento y un 53% en la validación del modelo en el mejor de los casos. Cuando se utilizaron las características estadísticas y MFCC la eficiencia en el entrenamiento bajo al 95% y subió hasta el 100% en la validación. De acuerdo a los registros obtenidos del consumo de combustible se tiene que con la presencia de una bujía con electrodos desgastados el consumo incrementa un 2%, mientras que con la presencia de dos bujías con electrodos desgastados el consumo incrementa hasta un 8%. El uso de MFCC y características estadísticas incrementa la eficiencia de la clasificación de las señales acústicas
    corecore