꿀벌 모니터링에서 고속 프레임률 산업용 카메라의 주요 기능은 모션 블러를 제거할 만큼 충분한 선명도로 빠른 비행 역학을 포착하는 것입니다. 초당 50프레임(fps)과 같은 속도로 녹화함으로써 이러한 장치는 표준 센서에 흐릿한 줄무늬로 나타날 수 있는 빠르게 움직이는 벌을 "얼릴" 수 있는 시간 해상도를 제공합니다.
자동 모니터링의 성공은 원시 입력 데이터의 품질에 달려 있습니다. 고속 프레임률 캡처는 모션 블러를 명확하고 분석 가능한 이미지로 변환하여 알고리즘이 고속 비행에서 정확한 행동 지표를 추출할 수 있도록 합니다.
고속 프레임률의 기술적 필요성
모션 블러 최소화
꿀벌은 특히 벌집에 들어가거나 나올 때 높은 속도로 움직입니다. 표준 카메라는 벌의 움직임에 비해 셔터 속도가 느리기 때문에 종종 흐릿한 이미지를 생성합니다.
고속 프레임률 카메라는 각 개별 프레임의 노출 시간을 줄입니다. 이를 통해 벌의 몸체 가장자리가 선명하고 정의된 상태로 유지되도록 보장하며, 이는 정확한 디지털 분석의 전제 조건입니다.
키포인트 감지 지원
현대 모니터링 시스템은 데이터 수집을 자동화하기 위해 키포인트 감지 알고리즘에 의존합니다. 이러한 알고리즘은 이미지를 스캔하여 특정 해부학적 특징을 식별합니다.
정확하게 작동하려면 소프트웨어는 머리와 침을 구별해야 합니다. 고속 프레임률 영상은 알고리즘이 이 작고 빠르게 움직이는 대상을 높은 신뢰도로 포착하는 데 필요한 선명도를 제공합니다.
픽셀 데이터에서 행동 지표로
몸체 방향 결정
머리와 침이 성공적으로 식별되면 시스템은 벌의 몸체 방향을 계산할 수 있습니다. 이 두 키포인트의 상대적 위치는 벌의 방향을 나타내는 벡터를 생성합니다.
입출 방향 추정
프레임 시퀀스에 걸쳐 방향 벡터를 분석함으로써 시스템은 벌의 궤적을 결정합니다.
이를 통해 연구자들은 움직임을 입장(돌아오는 채집벌) 또는 퇴장(떠나는 벌)으로 자동 분류할 수 있습니다. 이러한 사건의 정확한 수는 군집 활동 수준과 채집 강도를 평가하는 데 중요합니다.
모니터링 도구 간의 구별
고속 vs. 정적 이미징
관찰되는 특정 행동에 맞는 카메라를 선택하는 것이 중요합니다. 고속 프레임률 카메라는 벌집 입구에서의 동적 비행 분석을 전문으로 합니다.
대조적으로, 위생 행동(HB) 계산은 일반적으로 고해상도 정적 이미징에 의존합니다. 이러한 장치는 0시간 및 24시간 간격으로 스냅샷을 촬영하여 밀봉된 셀 수를 세고 제거율을 계산하며, 이 작업에서는 프레임률보다 해상도가 더 중요합니다.
광 민감도 및 환경
고속 프레임률 녹화는 일반적으로 빠른 셔터 속도를 지원하기 위해 충분한 조명이 필요합니다.
벌들이 어둠 속에서 활동하는 벌집 내부 모니터링의 경우, 적외선 카메라 시스템이 더 나은 선택입니다. 고속 광학 카메라와 달리 적외선 시스템은 군집의 일주기 리듬을 방해하지 않고 청소 또는 간호와 같은 사회적 행동을 24시간 연속 관찰할 수 있습니다.
목표에 맞는 올바른 선택
모니터링 시스템의 효과를 극대화하려면 캡처해야 하는 특정 행동 데이터에 맞게 하드웨어를 조정하십시오.
- 주요 초점이 채집 및 교통량인 경우: 모션 블러 없이 비행 경로를 정확하게 추적하고 입장/퇴장 이벤트를 계산하기 위해 고속 프레임률 카메라(50fps 이상)를 우선시하십시오.
- 주요 초점이 군집 건강 및 위생인 경우: 벌집을 방해하지 않고 셀 제거율 및 내부 사회적 상호 작용을 문서화하기 위해 고해상도 정적 이미징 또는 적외선 시스템을 우선시하십시오.
비행 분석을 위해 고속 프레임률 카메라를 특별히 사용함으로써 혼란스러운 움직임을 군집 활동에 대한 정확하고 실행 가능한 데이터로 변환합니다.
요약 표:
| 기능 | 고속 프레임률 카메라 | 고해상도 정적 이미징 | 적외선(IR) 시스템 |
|---|---|---|---|
| 주요 용도 | 비행 역학 및 교통량 추적 | 위생 행동(HB) 모니터링 | 벌집 내부 사회적 행동 |
| 주요 이점 | 모션 블러 제거(50fps 이상) | 셀 수 계산을 위한 고해상도 | 어둠 속 24시간 관찰 |
| 데이터 출력 | 입장/퇴장 벡터 및 속도 | 밀봉된 셀 제거율 | 청소, 간호 및 사회적 상호 작용 |
| 최적 | 상업 양봉장 교통량 분석 | 선택 육종 및 건강 검진 | 군집 일주기 리듬 연구 |
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참고문헌
- Tomyslav Sledević, Darius Andriukaitis. Keypoint-Based Bee Orientation Estimation and Ramp Detection at the Hive Entrance for Bee Behavior Identification System. DOI: 10.3390/agriculture14111890
이 문서는 다음의 기술 정보도 기반으로 합니다 HonestBee 지식 베이스 .
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