劉升平 呂純陽(yáng) 郭秀明 劉大眾 肖順?lè)?楊菲菲 劉 航

(中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院 農(nóng)業(yè)信息研究所，北京 100081)

蜜蜂是一種重要的經(jīng)濟(jì)昆蟲(chóng)，不僅為人類(lèi)提供蜂蜜、蜂蠟、蜂膠、蜂王漿和花粉等富有營(yíng)養(yǎng)價(jià)值的蜂產(chǎn)品，而且全球有三分之一以上的作物生產(chǎn)依賴(lài)蜜蜂傳粉，蜜蜂在采集花粉花蜜的過(guò)程中對(duì)維持地球的生態(tài)平衡有至關(guān)重要的作用[1]。由于蜜蜂在長(zhǎng)期進(jìn)化過(guò)程中，形成了一系列精細(xì)的社會(huì)性勞動(dòng)分工，涉及廣泛而復(fù)雜的行為表現(xiàn)和調(diào)控機(jī)制[1]，以應(yīng)對(duì)復(fù)雜多變的生活環(huán)境，因此研究蜂群行為對(duì)于開(kāi)展養(yǎng)蜂管理具有重要意義。同時(shí)，蜜蜂行為學(xué)與飼養(yǎng)管理技術(shù)研究也是發(fā)展現(xiàn)代養(yǎng)蜂業(yè)的重要內(nèi)容和養(yǎng)蜂學(xué)發(fā)展的理論基礎(chǔ)。

蜜蜂養(yǎng)殖環(huán)節(jié)是整個(gè)養(yǎng)蜂業(yè)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，為了保障蜂群長(zhǎng)期處于健康、穩(wěn)定的狀態(tài)，在傳統(tǒng)養(yǎng)殖方式中需要通過(guò)人工觀(guān)測(cè)的手段去了解蜂群當(dāng)前活動(dòng)狀態(tài)，對(duì)于維護(hù)蜂群的整體健康穩(wěn)定性具有重要作用。傳統(tǒng)蜂群檢測(cè)方法中，通過(guò)手動(dòng)打開(kāi)蜂箱、檢查巢脾等方式，蜂農(nóng)對(duì)工蜂及雄峰數(shù)量、蜂群繁殖狀況、蜂王生存狀態(tài)、蜂群健康情況等進(jìn)行了解，并同時(shí)對(duì)蜂箱周邊環(huán)境進(jìn)行觀(guān)測(cè)[2,17]。隨著人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等現(xiàn)代信息技術(shù)的發(fā)展，研究人員逐漸采用智能設(shè)備開(kāi)展蜂群行為信息獲取和蜂群狀態(tài)分析。通過(guò)蜂群行為自動(dòng)化監(jiān)測(cè),一方面降低了傳統(tǒng)養(yǎng)蜂方法的工作強(qiáng)度，提高了蜂農(nóng)工作效率；另一方面通過(guò)降低開(kāi)箱觀(guān)測(cè)的頻率，降低對(duì)蜂群的人工干擾，提升蜂群作業(yè)效率。

蜜蜂活動(dòng)分布可分為蜂箱內(nèi)部和蜂箱外部2種情況，在蜂箱內(nèi)部的蜂群行為監(jiān)測(cè)為巢內(nèi)監(jiān)測(cè)，在蜂箱外部的蜂群行為監(jiān)測(cè)為巢外監(jiān)測(cè)。蜂群行為監(jiān)測(cè)信息主要包括環(huán)境、生理和生態(tài)三大類(lèi)特征指標(biāo)，其中巢內(nèi)監(jiān)測(cè)的主要特征指標(biāo)蜂群聲音、圖像、溫濕度、重量等信息，巢外監(jiān)測(cè)的主要特征指標(biāo)為蜂群在蜂箱巢門(mén)口的數(shù)量監(jiān)測(cè)、進(jìn)出監(jiān)測(cè)等信息。通過(guò)對(duì)蜂群的聲音、圖像、溫濕度、重量、進(jìn)出等指標(biāo)進(jìn)行監(jiān)測(cè)，能夠獲取到蜂群的分蜂行為、蜂群規(guī)模狀態(tài)變化、蜂王活動(dòng)情況等信息，找到蜂群活動(dòng)規(guī)律，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)蜂群狀態(tài)及時(shí)、準(zhǔn)確的掌控，輔助蜂農(nóng)高效管理蜂群。

為了解蜂群行為監(jiān)測(cè)方法及應(yīng)用國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀，本文以“蜜蜂監(jiān)測(cè)”、“自動(dòng)化”、“行為”作為關(guān)鍵詞開(kāi)展2005—2019年文獻(xiàn)檢索，從蜂巢圖像、溫濕度、聲音和蜂巢重量等巢內(nèi)監(jiān)測(cè)信息和蜂巢口蜜蜂數(shù)量、蜂群的進(jìn)出量情況及外部環(huán)境要素等巢外監(jiān)測(cè)信息為研究點(diǎn)，總結(jié)蜂群行為監(jiān)測(cè)方法的研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)，旨在為蜂業(yè)信息技術(shù)應(yīng)用提供指導(dǎo)。

1 巢內(nèi)監(jiān)測(cè)研究

蜂群巢內(nèi)的監(jiān)測(cè)研究最早可以追溯至1994年，比利時(shí)Struye通過(guò)在蜂箱內(nèi)部安裝傳感設(shè)備采集多種信息，采用信息處理技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)分析和智能決策后反饋到控制端進(jìn)行調(diào)整或提示蜂農(nóng)人工處理，實(shí)現(xiàn)巢內(nèi)蜂群穩(wěn)定性、健康性的有效控制[3]。如：根據(jù)箱內(nèi)蜂群聲音信息變化判定蜂群狀態(tài)和行為、通過(guò)巢內(nèi)溫濕度指標(biāo)變化反應(yīng)蜂群及其生活環(huán)境的穩(wěn)定情況、巢內(nèi)圖像幫助蜂農(nóng)非開(kāi)箱下觀(guān)察蜂群繁育與患病狀況等，也有研究在此基礎(chǔ)上對(duì)蜜蜂貼加標(biāo)簽分析巢內(nèi)蜜蜂的群體行為、通過(guò)蜂群重量變化情況，預(yù)測(cè)越冬期和春繁期蜂群的強(qiáng)勢(shì)性和流蜜期的蜂蜜含量。

巢內(nèi)監(jiān)測(cè)的信息類(lèi)型、信息處理方法和信息應(yīng)用總結(jié)如表1所示。

表1 巢內(nèi)監(jiān)測(cè)信息處理及應(yīng)用Table 1 Processing and application of monitoring information in hive

1.1 巢內(nèi)聲音監(jiān)測(cè)研究

蜜蜂發(fā)出的聲音是蜂群交流機(jī)制重要組成部分，蜂群的多種疾病、覓食活動(dòng)以及群體事件都能在聲音上有所體現(xiàn)。通過(guò)巢內(nèi)聲音監(jiān)測(cè)分析蜂群行為的研究起始于20世紀(jì)90年代，巢內(nèi)蜂群聲音監(jiān)測(cè)能夠有效幫助蜂農(nóng)識(shí)別蜂群健康性、群體強(qiáng)勢(shì)性，還可以預(yù)測(cè)分蜂、盜蜂、蜂王死亡等蜂群異常行為，是實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)管理蜂群的重要手段之一[3]。

通過(guò)對(duì)蜂群聲音信息開(kāi)展研究可以了解巢內(nèi)蜂群活動(dòng)是否處于穩(wěn)定狀態(tài)。Kulyukin等[4-5]采用傅里葉變換處理連續(xù)采集的蜂群聲音數(shù)據(jù)，并將其轉(zhuǎn)化成A440的鋼琴音符序列信號(hào)，通過(guò)該信號(hào)基于群體活動(dòng)量變化規(guī)律性判斷蜂群穩(wěn)定狀況；Amlathe[6]采用邏輯回歸、支持向量機(jī)(Support vector machine)等機(jī)器學(xué)習(xí)方法處理蜂群聲音并構(gòu)建模型來(lái)評(píng)價(jià)巢內(nèi)蜂群健康狀況；Mezquida等[7]將蜂群聲音強(qiáng)度與群體活動(dòng)建立了聯(lián)系，實(shí)現(xiàn)對(duì)蜂群規(guī)模化測(cè)定，并針對(duì)蜂群的強(qiáng)勢(shì)性和蜂群產(chǎn)量開(kāi)展相關(guān)性研究。

同時(shí)分蜂、失王等蜂群異常行為也可以通過(guò)對(duì)蜂群聲音信息開(kāi)展分析，并為養(yǎng)殖過(guò)程中提供問(wèn)題早期預(yù)警服務(wù)。Murphy等[8-9]對(duì)蜂群聲音濾波后開(kāi)展噪聲分析，發(fā)現(xiàn)如果噪聲長(zhǎng)時(shí)間增加，屬于異常行為并發(fā)送告警信息；不同聲音信息變化可以反應(yīng)蜂群躁動(dòng)程度，Vancata[10]和Ferrari等[11]通過(guò)對(duì)蜂群聲音的音調(diào)(聲音強(qiáng)度)分析，發(fā)現(xiàn)音調(diào)的提升規(guī)律變化可以有效防范分蜂行為；Bencsik等[12]利用主成分分析方法提取8個(gè)月巢內(nèi)聲音特征，可以實(shí)現(xiàn)分蜂的預(yù)測(cè)；劉一博等[13]利用提取的聲音特征對(duì)蜂群是否失王進(jìn)行判斷，同時(shí)對(duì)巢內(nèi)蜂王的老、新情況進(jìn)行了區(qū)分。

疾病感染會(huì)導(dǎo)致整個(gè)蜂群衰敗，因此通過(guò)對(duì)蜂群聲音信息來(lái)分析蜂群疾病情況也是一個(gè)重要研究方向。Qandou等[14]利用線(xiàn)性判別分析、主成分分析對(duì)蜂群聲音進(jìn)行降維，結(jié)合SVM構(gòu)建模型實(shí)現(xiàn)蜂群感染疾病與否的檢測(cè)。Kulyukin等[15]用CNN(卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))、邏輯回歸、K近鄰等機(jī)器學(xué)習(xí)的方法同時(shí)對(duì)蜂群常見(jiàn)幾種異常行為構(gòu)建模型和判別，為聲音信息的應(yīng)用打開(kāi)了新的途徑。

1.2 巢內(nèi)圖像監(jiān)測(cè)研究

傳統(tǒng)蜜蜂養(yǎng)殖中，蜂農(nóng)進(jìn)行巢內(nèi)蜂群行為監(jiān)測(cè)主要通過(guò)逐個(gè)開(kāi)箱進(jìn)行蜂箱內(nèi)巢脾檢查來(lái)掌握內(nèi)部情況，如蜂群數(shù)量、蜂群繁育情況和疾病感染等。采用傳統(tǒng)方法進(jìn)行巢內(nèi)蜂群檢查不但耗時(shí)耗力而且容易對(duì)蜂群正常生產(chǎn)造成干擾。采用圖像監(jiān)測(cè)技術(shù)對(duì)巢內(nèi)蜂群進(jìn)行監(jiān)測(cè)，可以通過(guò)非接觸式、不開(kāi)箱的手段獲取巢內(nèi)蜂群圖像，實(shí)現(xiàn)蜜蜂健康狀況的檢查和判斷。

巢內(nèi)圖像監(jiān)測(cè)手段包括人眼直接觀(guān)察、紅外相機(jī)拍攝等方法來(lái)獲取巢內(nèi)蜂群的活動(dòng)信息。Murphy等[8]設(shè)計(jì)了一種自動(dòng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)并使用紅外相機(jī)拍攝巢內(nèi)圖像；譚慶忠等[16]利用紅外光線(xiàn)拍攝巢內(nèi)圖像，便于蜂農(nóng)封箱檢查；Knauer等[17]對(duì)獲取的巢內(nèi)圖像采用背景模型法，檢測(cè)圖像上巢脾未加蓋的幼蟲(chóng)，幫助培育人員進(jìn)行抗性蜜蜂的篩選；Larissa等[18]使用CNN對(duì)巢內(nèi)蜜蜂感染的螨蟲(chóng)進(jìn)行識(shí)別并對(duì)感染程度進(jìn)行判斷。

同時(shí)部分研究利用標(biāo)簽識(shí)別、圖像識(shí)別技術(shù)等技術(shù)對(duì)蜂群的個(gè)體、群體之間的行為與關(guān)系進(jìn)行探索研究。Hendriks等[21]在蜜蜂身上粘貼標(biāo)簽，研究蜜蜂的位置、速度和互相作用探究群體間關(guān)系；Tsai等[22]描繪蜜蜂運(yùn)動(dòng)軌跡后，總結(jié)不同的運(yùn)動(dòng)方式，探究不同年齡不同角色的蜜蜂行為；Benjamin等[23]采用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)貼有標(biāo)簽的巢內(nèi)蜜蜂圖像實(shí)現(xiàn)了行為分析的前期識(shí)別工作，此方法提高了對(duì)標(biāo)簽的識(shí)別精度；Maitra等[19]在改進(jìn)粒子濾波跟蹤基礎(chǔ)上分析蜜蜂個(gè)體與群體的關(guān)系；Kimura等[20]采用矢量量化方法識(shí)別和跟蹤蜜蜂，研究其社會(huì)行為如分工、搖擺舞等。使用標(biāo)簽與否的示意圖及優(yōu)缺點(diǎn)見(jiàn)表2。

1.3 巢內(nèi)溫濕度監(jiān)測(cè)研究

巢內(nèi)溫濕度與蜜蜂生長(zhǎng)發(fā)育、行為活動(dòng)、生理代謝、群勢(shì)增長(zhǎng)等密切相關(guān)，是影響蜜蜂生產(chǎn)生活的重要指標(biāo)。蜂農(nóng)能根據(jù)巢內(nèi)溫度信息對(duì)食物消耗量、育雛狀態(tài)、蜂群穩(wěn)定狀況和蜂群死亡情況等進(jìn)行判斷和預(yù)測(cè)[24]。巢內(nèi)濕度則對(duì)蜜蜂胚胎期、胚后期發(fā)育以及對(duì)蜂巢內(nèi)的溫度皆有影響，如濕度過(guò)大會(huì)導(dǎo)致蜜蜂幼蟲(chóng)生病、巢中儲(chǔ)存的花粉霉變。因此掌握蜂群巢內(nèi)溫濕度變化規(guī)律對(duì)研究蜜蜂種群動(dòng)態(tài)、蜂群多樣性、蜜蜂發(fā)育與生殖行為、豐富昆蟲(chóng)發(fā)育生物學(xué)和蜜蜂生態(tài)學(xué)具有重要意義，也對(duì)科學(xué)養(yǎng)蜂具有指導(dǎo)作用。

對(duì)巢內(nèi)溫度監(jiān)測(cè)應(yīng)用主要包括蜂群穩(wěn)定性和異常性監(jiān)測(cè)、蜂場(chǎng)內(nèi)部控溫機(jī)理監(jiān)測(cè)2個(gè)方面。一方面，一個(gè)健康的、穩(wěn)定的蜂群其溫度具有穩(wěn)定性、規(guī)律性，部分學(xué)者基于上述關(guān)系對(duì)蜂群穩(wěn)定性開(kāi)展監(jiān)控和異常警示研究。馮賓[25]和譚慶忠等[16]用單片機(jī)結(jié)合溫度傳感器測(cè)定巢內(nèi)溫度值，當(dāng)超過(guò)閾值時(shí)進(jìn)行報(bào)警，結(jié)合連續(xù)溫度數(shù)據(jù)在時(shí)間軸上的變化性考慮，當(dāng)出現(xiàn)急劇變化時(shí)，監(jiān)測(cè)系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)縮短時(shí)間間隔對(duì)溫度值進(jìn)行監(jiān)控并進(jìn)行提醒；Kridi等[26]使用聚類(lèi)方法結(jié)合巢內(nèi)與巢外的溫度，對(duì)蜂群的出逃行為與溫度的關(guān)系進(jìn)行研究，并認(rèn)為溫度因素是蜜蜂出逃的主要因素；Evans[27]和Meikle 等[28]根據(jù)溫度變化趨勢(shì)與繁殖的穩(wěn)定性、幼蟲(chóng)的規(guī)模建立聯(lián)系。另一方面，對(duì)蜂巢內(nèi)部控溫機(jī)理進(jìn)行研究是對(duì)于巢內(nèi)溫度監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的進(jìn)階分析工作。呂俊峰[29]設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)了蜂箱內(nèi)部多點(diǎn)溫度測(cè)量，完成蜂箱內(nèi)溫度分布規(guī)律探究；Sanchez等[30]設(shè)置傳統(tǒng)蜂箱底板和底板開(kāi)口2 種情況，根據(jù)監(jiān)測(cè)的溫度變化研究蜂群熱調(diào)節(jié)能力；李想等[31]采集巢內(nèi)三維空間多點(diǎn)溫度，閆宇等[32]同時(shí)對(duì)巢內(nèi)多點(diǎn)及巢外溫度采集，根據(jù)不同區(qū)域溫度分布和變化規(guī)律，探究巢內(nèi)恒溫機(jī)制。

表2 獲取的巢內(nèi)圖像類(lèi)別和特點(diǎn)Table 2 Category and characteristic of nest picture

巢內(nèi)濕度監(jiān)測(cè)在早期依賴(lài)于巢頂端設(shè)置隔離空間安裝濕度計(jì)模擬器，隨著近年來(lái)傳感器硬件技術(shù)的發(fā)展，巢內(nèi)濕度監(jiān)測(cè)設(shè)備變得更加小型化和具有應(yīng)用價(jià)值。目前，巢內(nèi)濕度監(jiān)測(cè)應(yīng)用主要有兩個(gè)方面：1)通過(guò)巢內(nèi)濕度監(jiān)測(cè)反演巢內(nèi)蜂群的分布狀況。巢內(nèi)的濕度分布和蜂群分布緊密聯(lián)系，付月生[33]對(duì)巢內(nèi)多點(diǎn)濕度信息與巢外溫度進(jìn)行相關(guān)性分析，結(jié)果表明外界溫度較高時(shí)，巢內(nèi)各點(diǎn)的濕度幾乎相等，說(shuō)明內(nèi)部蜜蜂均勻分布；溫度較低時(shí)，濕度從巢脾中間區(qū)域向外層遞減，說(shuō)明蜜蜂聚集在蜂巢中間，這給蜂農(nóng)通過(guò)濕度信息掌握巢內(nèi)蜂群分布情況提供新的策略；2)通過(guò)巢內(nèi)濕度觀(guān)測(cè)開(kāi)展蜂群內(nèi)部的控濕機(jī)理研究。Human等[34]在自然環(huán)境狀態(tài)下獲取巢內(nèi)多個(gè)點(diǎn)濕度，分析結(jié)果揭示了工蜂對(duì)內(nèi)部濕度控制的重要性；Evans[27]通過(guò)將濕度變化曲線(xiàn)和蜂群扇風(fēng)活動(dòng)聯(lián)系，當(dāng)內(nèi)部溫度過(guò)高或者其他干擾因素出現(xiàn)時(shí)，工蜂進(jìn)行扇風(fēng)降低濕度，可幫助在春繁時(shí)期調(diào)控育雛時(shí)間；此外,馬德貴等[35]其設(shè)計(jì)的一套聲音信息的遠(yuǎn)程采集、無(wú)線(xiàn)傳輸、儲(chǔ)存維護(hù)系統(tǒng)，為開(kāi)展?jié)穸葢?yīng)用研究奠定較好數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

1.4 蜂群重量監(jiān)測(cè)研究

蜂群重量是巢內(nèi)蜂群監(jiān)測(cè)的重要特征指標(biāo)，蜂群重量包括成年蜜蜂群體、幼蟲(chóng)、蜂蜜以及花粉等主要蜂群元素，是衡量蜂群強(qiáng)度的關(guān)鍵指標(biāo)之一。蜂群重量變化可以準(zhǔn)確反應(yīng)巢內(nèi)蜂群的生產(chǎn)力、健康性、強(qiáng)勢(shì)性等狀況，通過(guò)對(duì)蜂群重量變化監(jiān)測(cè)可實(shí)現(xiàn)蜂群的數(shù)字化管理，例如在越冬期可通過(guò)對(duì)蜂群重量監(jiān)測(cè)來(lái)給出蜂群是否需要補(bǔ)充喂養(yǎng)、蜂群規(guī)模發(fā)展大小等管理方案。

蜂群重量信息獲取常采用專(zhuān)業(yè)電子天平或電子稱(chēng)對(duì)蜂箱、巢脾、成年蜜蜂等進(jìn)行整體稱(chēng)重。重量信息應(yīng)用多以對(duì)蜂群的穩(wěn)健性、強(qiáng)勢(shì)性進(jìn)行監(jiān)控，F(xiàn)itzgerald等[36]和Evans[27]對(duì)重量日變化情況與外出活動(dòng)進(jìn)行相關(guān)性分析，當(dāng)蜂群外出活動(dòng)增加時(shí)，重量數(shù)據(jù)會(huì)隨之增加，基于這種關(guān)系對(duì)蜂群的外出狀況、采集效率評(píng)估；Meikle[38]等利用重量數(shù)據(jù)構(gòu)建蜂群的食物儲(chǔ)存變化曲線(xiàn)，通過(guò)振幅估算蜂群消耗，在食耗角度上監(jiān)測(cè)蜂群整體穩(wěn)定狀況，根據(jù)重量的變化趨勢(shì)和成年蜜蜂數(shù)量的正相關(guān)關(guān)系對(duì)群體增長(zhǎng)穩(wěn)定性評(píng)估，在多個(gè)月份獲得連續(xù)重量數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，采用分段回歸法構(gòu)建多時(shí)期蜂群日活動(dòng)重量模型，得出蜂群日活動(dòng)周期開(kāi)始和結(jié)束時(shí)間、夜間蜂箱變化特點(diǎn)、外出和采集歸巢對(duì)重量增幅等結(jié)論[28，37]。

2 巢外監(jiān)測(cè)研究

巢內(nèi)監(jiān)測(cè)研究發(fā)展時(shí)間長(zhǎng)、實(shí)際應(yīng)用廣泛，但也存在著一些問(wèn)題與不足，如較多傳感器以及相關(guān)設(shè)備使成本居高不下，設(shè)備安裝、維修更換等不便捷。因此，蜂群監(jiān)測(cè)由巢內(nèi)轉(zhuǎn)到巢外成為蜂群監(jiān)控新的需求。隨著人工智能和機(jī)器視覺(jué)等相關(guān)技術(shù)發(fā)展，直接獲取蜂箱外部的蜂群活動(dòng)信息成為可能，基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的巢外監(jiān)控方法，大大縮減了對(duì)于傳感器的依賴(lài)、降低了監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的安裝需求、避免了對(duì)原始蜂箱的改造,降低了應(yīng)用中的難度與成本。

蜂群在巢門(mén)附近的活動(dòng)取決于天氣、溫度、群體健康以及食物供應(yīng)狀況等多種因素，通過(guò)巢外信息監(jiān)測(cè)分析可以為蜂群行為判斷提供理論依據(jù)?；趫D像的蜂群巢外監(jiān)測(cè)技術(shù)是近期開(kāi)展的一個(gè)研究熱點(diǎn)，相關(guān)研究工作主要包含對(duì)蜂箱巢門(mén)區(qū)域蜂群數(shù)量檢測(cè)和巢門(mén)口蜜蜂進(jìn)出數(shù)量統(tǒng)計(jì)2 個(gè)方面：1)巢門(mén)區(qū)域蜜蜂數(shù)量反應(yīng)蜂群出勤是否正常、巢內(nèi)環(huán)境狀況是否正常，一個(gè)正常健康、穩(wěn)定健壯的蜂群在巢門(mén)附近數(shù)量有時(shí)間規(guī)律特性；2)巢門(mén)口蜜蜂進(jìn)出數(shù)量統(tǒng)計(jì)則重點(diǎn)體現(xiàn)蜂群規(guī)模、出勤采集積極性和群體穩(wěn)定狀況。

2.1 巢門(mén)區(qū)域蜜蜂數(shù)量統(tǒng)計(jì)研究

巢門(mén)區(qū)域蜜蜂數(shù)量是蜂群活動(dòng)情況重要特征指標(biāo)，蜜蜂在蜂箱周?chē)；顒?dòng)是蜂群狀態(tài)良好的一個(gè)健康標(biāo)志，因此對(duì)蜜蜂活動(dòng)進(jìn)行定量測(cè)量非常重要。近年來(lái)巢門(mén)區(qū)域蜜蜂數(shù)量統(tǒng)計(jì)主要通過(guò)圖像處理技術(shù)對(duì)巢門(mén)區(qū)域連續(xù)圖像或視頻進(jìn)行處理識(shí)別，具體流程包括蜜蜂檢測(cè)和蜜蜂數(shù)量統(tǒng)計(jì)2個(gè)階段：蜜蜂檢測(cè)方法主要有輪廓檢測(cè)法[12]、背景減除法[41-43]、像素分離法[12，39-40]；數(shù)量統(tǒng)計(jì)方法主要有平均像素法[12，39-40]、HARR波峰法[44]、信噪比估計(jì)法[41-42]、模板匹配法[43]。

在平均像素法研究方面，Kulyukin等[12]采用輪廓檢測(cè)法和像素分離法分別對(duì)圖像中蜜蜂進(jìn)行檢測(cè)，用平均像素法對(duì)蜜蜂檢測(cè)結(jié)果統(tǒng)計(jì)，其中像素分離法效果較好達(dá)到平均準(zhǔn)確率73%；Kulyukin等[39]和Reka[40]在另一個(gè)試驗(yàn)中將圖像處理空間從RGB轉(zhuǎn)換到HSV，增加蜂箱白色起降臺(tái)環(huán)境對(duì)比，在H通道中對(duì)目標(biāo)進(jìn)行背景分離，平均像素法統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示，以綠色起降臺(tái)環(huán)境80.5%、白色起降臺(tái)環(huán)境85.5%的準(zhǔn)確率優(yōu)于第一次試驗(yàn)。在信噪比估計(jì)法研究方面，Ghadiri等[41,42]在背景減除法檢測(cè)蜜蜂后，采用平均像素值法對(duì)蜜蜂進(jìn)行數(shù)量預(yù)測(cè)，同時(shí)將背景圖像建模為實(shí)際信號(hào)，將圖像中的蜜蜂建模為噪聲，通過(guò)信噪比的值分別與蜜蜂實(shí)際數(shù)量值和平均像素法預(yù)測(cè)的數(shù)量值觀(guān)察曲線(xiàn)關(guān)系，結(jié)果表明在數(shù)量不多的時(shí)候信噪比估計(jì)法數(shù)量能對(duì)巢門(mén)蜜蜂數(shù)量進(jìn)行很好的預(yù)測(cè)，但是當(dāng)數(shù)量較大時(shí)，信噪會(huì)發(fā)生逆轉(zhuǎn)關(guān)系，預(yù)測(cè)的數(shù)量與實(shí)際數(shù)量出入變大。在模板匹配法研究方面，Campbell等[43]采用背景減除法獲取目標(biāo)區(qū)域，構(gòu)建橢圓形蜜蜂模板對(duì)前景目標(biāo)匹配并計(jì)數(shù)。在HARR波峰法研究方面， Kulyukin[44]在檢測(cè)中引入一維Harr小波波峰，用上下和下上峰值覆蓋的所有像素計(jì)數(shù)，結(jié)果顯示在計(jì)數(shù)誤差5以?xún)?nèi)的準(zhǔn)確率為63%、誤差10以?xún)?nèi)準(zhǔn)確率為94%。

2.2 蜂群進(jìn)出量統(tǒng)計(jì)研究

蜂群進(jìn)出量統(tǒng)計(jì)是蜂群一定時(shí)間段中進(jìn)巢數(shù)量和出巢數(shù)量的計(jì)數(shù)，階段進(jìn)出數(shù)量是蜂巢健康狀況的重要指標(biāo)，可以分析蜂群的工作積極性、預(yù)測(cè)判定分蜂行為等。人工觀(guān)測(cè)準(zhǔn)確可靠，但耗時(shí)耗力、實(shí)際可操作性差，所以近年來(lái)蜂群進(jìn)出量統(tǒng)計(jì)研究的熱點(diǎn)主要在自動(dòng)化監(jiān)測(cè)獲取方面。

當(dāng)前使用自動(dòng)化監(jiān)測(cè)手段開(kāi)展蜂群進(jìn)出量統(tǒng)計(jì)研究，采用的輔助設(shè)備主要包括射頻識(shí)別標(biāo)簽(RFID)、電容傳感器、光電傳感器以及攝像頭，表4針對(duì)每一種輔助采集設(shè)備，展示了不同設(shè)備獲取的圖像和主要優(yōu)缺點(diǎn)。

射頻標(biāo)簽識(shí)別(RFID)：RFID蜜蜂識(shí)別技術(shù)是將標(biāo)簽貼于成年蜜蜂上，利用巢門(mén)安裝的探測(cè)器識(shí)別標(biāo)簽并對(duì)蜜蜂的進(jìn)出進(jìn)行判斷，同時(shí)射頻識(shí)別系統(tǒng)可以提供蜜蜂預(yù)期壽命、覓食時(shí)間等信息。Streit等[45]采用RFID技術(shù)進(jìn)行蜜蜂進(jìn)出統(tǒng)計(jì)，不過(guò)RFID檢測(cè)器和標(biāo)簽昂貴，標(biāo)簽粘貼不便，蜜蜂生存周期較短且蜂群數(shù)量龐大，在實(shí)際中應(yīng)用存在局限性。

電容傳感器：電容傳感器是利用電容橋感應(yīng)原理對(duì)通過(guò)的目標(biāo)檢測(cè)，同時(shí)獲取目標(biāo)大小和速度信息。Campbell等[46]用電容傳感器對(duì)蜜蜂進(jìn)出實(shí)現(xiàn)統(tǒng)計(jì)，但該技術(shù)在安裝、適用范圍、價(jià)格上存在不足，實(shí)際生產(chǎn)中應(yīng)用困難。

表4 蜂箱蜜蜂進(jìn)出統(tǒng)計(jì)方法和特點(diǎn)Table 4 Statistical methods and characteristics of honeybee in and out of beehive

光電傳感器：光電傳感器利用光學(xué)原理根據(jù)遮擋前后信號(hào)變化實(shí)現(xiàn)計(jì)數(shù)。Struye等[47]構(gòu)建了蜜蜂進(jìn)出計(jì)數(shù)平臺(tái)，平臺(tái)的蜜蜂入口由允許單只蜜蜂通過(guò)的32個(gè)管道組成，通道前后各自安裝一個(gè)光電傳感器，蜜蜂運(yùn)動(dòng)方向由前后傳感器光束中斷順序決定，從而完成蜜蜂進(jìn)出統(tǒng)計(jì)；類(lèi)似的工作還有王德朝[48]、Chen等[49]分別在傳感器和入口巢門(mén)對(duì)蜜蜂進(jìn)出進(jìn)行了研究改進(jìn)；柴秋子等[50]結(jié)合單片機(jī)和光電傳感器，應(yīng)用到草莓園授粉蜜蜂計(jì)數(shù)中，統(tǒng)計(jì)和檢測(cè)授粉蜜蜂的活動(dòng)規(guī)律并判斷其活力。隨著傳感器的不斷升級(jí)以及對(duì)影響條件限定，Jiang等[51]的研究中計(jì)數(shù)準(zhǔn)確率有所提高，進(jìn)巢與出巢計(jì)數(shù)準(zhǔn)確率分別達(dá)到84.92%和85.95%。但基于光電傳感器存在2 個(gè)無(wú)法克服的不足：第一個(gè)是計(jì)數(shù)裝置對(duì)蜂箱改造大，改變了傳統(tǒng)的蜜蜂進(jìn)出方式；第二個(gè)是傳感器受蜂群影響嚴(yán)重，如分泌物的覆蓋、以及生產(chǎn)垃圾及死蜂對(duì)通道的堵塞，需要對(duì)計(jì)數(shù)裝置進(jìn)行高頻的清理工作。

攝像頭：攝像頭的使用是獲取巢門(mén)區(qū)域連續(xù)照片或視頻，利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)進(jìn)行處理，實(shí)現(xiàn)蜜蜂進(jìn)出巢統(tǒng)計(jì)，這種方法較于利用傳感器可獲得更多數(shù)據(jù)，如計(jì)算蜂巢入口處?kù)o態(tài)蜜蜂數(shù)量，這也是蜂群穩(wěn)定性監(jiān)測(cè)的指標(biāo)之一；對(duì)入侵者進(jìn)行檢驗(yàn)，如甲蟲(chóng)、胡蜂等。使用攝像頭設(shè)備數(shù)據(jù)獲取簡(jiǎn)單、數(shù)據(jù)可分析空間充足，在計(jì)算機(jī)視覺(jué)快速發(fā)展下，近幾年利用此技術(shù)統(tǒng)計(jì)蜜蜂進(jìn)出巢數(shù)量研究興起。已有研究中，區(qū)別主要是蜜蜂跟蹤策略不同，其中，Campbell等[43]使用背景減除法對(duì)蜜蜂進(jìn)行檢測(cè)，為檢測(cè)到的蜜蜂設(shè)定橢圓匹配模板，采用最大化二部圖加權(quán)跟蹤策略，用常見(jiàn)的運(yùn)動(dòng)模型(游蕩、爬行、飛入、飛出)對(duì)蜜蜂活動(dòng)進(jìn)行描述和進(jìn)出統(tǒng)計(jì)。Salas等[52]將SVM作為分類(lèi)器檢測(cè)巢門(mén)蜜蜂，使用貝葉斯跟蹤器對(duì)檢測(cè)的蜜蜂進(jìn)行跟蹤，完成進(jìn)出計(jì)數(shù)。David等[53]結(jié)合背景減除法和blob分析法提取蜜蜂區(qū)域后，采用光流法和卡爾曼濾波法跟蹤蜜蜂，結(jié)果中卡爾曼跟蹤效果更好，在進(jìn)出估計(jì)中誤差最小時(shí)為4%，誤差最大時(shí)為20%。Tu等[54]設(shè)計(jì)一種恒定光照條件的蜜蜂進(jìn)出蜂箱，限定單層蜜蜂通行，對(duì)獲取圖像分割提取蜜蜂區(qū)域，采用上下幀間圓形搜索法描繪蜜蜂行為軌跡，進(jìn)而判斷和統(tǒng)計(jì)蜜蜂進(jìn)出。Chen等[55]設(shè)計(jì)了蜜蜂單只通行通道并使用蜜蜂標(biāo)簽，霍夫變換法檢測(cè)標(biāo)簽后采用SVM對(duì)標(biāo)簽分類(lèi)識(shí)別，基于標(biāo)簽的唯一性實(shí)現(xiàn)計(jì)數(shù)，類(lèi)比巢內(nèi)圖像蜜蜂標(biāo)簽識(shí)別具有的缺點(diǎn)，不能在實(shí)際生產(chǎn)中推廣。

隨著機(jī)器視覺(jué)、深度學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)的發(fā)展，蜂群的巢外監(jiān)測(cè)將逐漸減少對(duì)傳感器的依賴(lài)程度，推進(jìn)低成本、易應(yīng)用的設(shè)備研制，使得蜂群巢外觀(guān)測(cè)技術(shù)可以更好服務(wù)于現(xiàn)代化蜂業(yè)發(fā)展。

3 討 論

自動(dòng)化蜂群行為監(jiān)測(cè)方式和傳統(tǒng)監(jiān)測(cè)方式相比具有穩(wěn)定性、不驚擾蜂群、高效率、可靠性等優(yōu)勢(shì)，可以有效提升蜂業(yè)現(xiàn)代化和智能化、提高蜂農(nóng)工作效率，從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看是蜂業(yè)發(fā)展大的趨勢(shì)，但是在應(yīng)用推廣方面仍然存在一些問(wèn)題和不足。

3.1 蜂群監(jiān)測(cè)存在問(wèn)題

當(dāng)前蜂群行為監(jiān)測(cè)主要在信息分析、環(huán)境數(shù)據(jù)利用、養(yǎng)殖輔助決策等方面還存在一些不足之處：

1)信息分析關(guān)聯(lián)性較弱：目前蜂群監(jiān)測(cè)研究多偏向于以單一信息為監(jiān)測(cè)指標(biāo)來(lái)開(kāi)展蜂群活動(dòng)、蜂群行為、蜂群狀態(tài)判斷。多數(shù)研究針對(duì)聲音、溫濕度等單類(lèi)信息進(jìn)行蜂群行為處理，并利用相關(guān)性分析與蜜蜂正常、異常行為等建立聯(lián)系，在結(jié)論方面可能會(huì)存在群體普適性、時(shí)間延展性上、判斷準(zhǔn)確性和分析有效性等方面的問(wèn)題。

2)環(huán)境數(shù)據(jù)利用不足：對(duì)蜂群行為相關(guān)特征指標(biāo)信息采集充足，覆蓋巢內(nèi)監(jiān)測(cè)、巢外監(jiān)測(cè)等數(shù)據(jù)信息，但是缺少對(duì)蜜蜂生活環(huán)境信息的采集和利用，而溫度、濕度、風(fēng)況、天氣狀況等蜜蜂的生活環(huán)境也是蜂群研究的關(guān)鍵信息，會(huì)對(duì)其行為特性、群體穩(wěn)定性研究產(chǎn)生一定影響。

3)養(yǎng)殖輔助決策功能欠缺：對(duì)采集的蜂群信息分析得出結(jié)論后，需為蜂農(nóng)提出可行的養(yǎng)殖輔助決策建議，例如在蜂行為使巢內(nèi)蜂群躁動(dòng)、活動(dòng)量增加溫度上升等情況下，應(yīng)提醒蜂農(nóng)開(kāi)展及時(shí)人工干預(yù)；在判定螨蟲(chóng)疾病時(shí)可提醒蜂農(nóng)給予噴灑藥物和物理除螨設(shè)備安裝建議等。

3.2 蜂群監(jiān)測(cè)的發(fā)展趨勢(shì)

整體來(lái)看蜂群的蜂群行為監(jiān)測(cè)將向多信息協(xié)同分析、蜂群與環(huán)境數(shù)據(jù)結(jié)合研究和養(yǎng)殖智能輔助決策等方面開(kāi)展下一步的研究工作：

1)多信息協(xié)同分析：巢內(nèi)圖像、溫濕度、聲音，巢外采集的入口處蜜蜂數(shù)量、蜂群進(jìn)出統(tǒng)計(jì)量，它們之間互相聯(lián)系，是蜂群本身行為在不同方式上的體現(xiàn)。單一信息分析容易陷入結(jié)論過(guò)擬合，隨著監(jiān)測(cè)研究發(fā)展和實(shí)際應(yīng)用需求增加，監(jiān)測(cè)信息應(yīng)用會(huì)朝多種信息協(xié)同分析發(fā)展，對(duì)行為判斷、異常狀況預(yù)警得出具有更強(qiáng)普適性的結(jié)論。

2)蜂群數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)結(jié)合研究：環(huán)境與蜂群數(shù)據(jù)是影響和被影響的關(guān)系，兩類(lèi)數(shù)據(jù)的結(jié)合分析能夠找到蜂群行為產(chǎn)生更合理原因，提出更全面、更準(zhǔn)確的解決措施。此外，蜂群對(duì)環(huán)境具有較強(qiáng)敏感性，外部環(huán)境數(shù)據(jù)的采集與應(yīng)用結(jié)合蜂群行為，能對(duì)環(huán)境進(jìn)行監(jiān)測(cè)，也給予蜂農(nóng)良好養(yǎng)蜂環(huán)境的選擇和建議。

3)養(yǎng)殖輔助智能管理：養(yǎng)蜂業(yè)對(duì)自動(dòng)化控制、自動(dòng)化管理需求不斷增加，隨著人工智能的快速發(fā)展并在多領(lǐng)域的成功應(yīng)用，信息分析方法不斷創(chuàng)新和發(fā)展，問(wèn)題處理策略趨于智能化和多樣化結(jié)合，養(yǎng)殖智能輔助決策將向養(yǎng)殖過(guò)程智能獲取、智能分析、智能處理解決方向邁進(jìn)。

4 結(jié)束語(yǔ)

隨著監(jiān)測(cè)設(shè)備的小型化、智能化發(fā)展，蜂群連續(xù)自動(dòng)監(jiān)測(cè)將很成為養(yǎng)蜂作業(yè)和研究中的核心技術(shù)，在計(jì)算機(jī)視覺(jué)和人工智能等技術(shù)發(fā)展下，蜂群行為識(shí)別和信息分析方法在識(shí)別速度、識(shí)別準(zhǔn)確率等方面都會(huì)有所提高。結(jié)合蜂群行為的自動(dòng)監(jiān)測(cè)、準(zhǔn)確識(shí)別、生產(chǎn)智能決策為一體的終端設(shè)備和養(yǎng)殖技術(shù)會(huì)逐步替代傳統(tǒng)養(yǎng)殖方式，技術(shù)應(yīng)用將有效提高蜂群管理效率、蜂農(nóng)經(jīng)濟(jì)效益和蜂場(chǎng)管理水平，有效促進(jìn)我國(guó)蜂業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平。