음향 수집 단말기는 현대 벌집 모니터링 시스템의 주요 감각 인터페이스 역할을 합니다. 이 단말기의 역할은 벌집 내부에서 발생하는 원시 음향 신호를 캡처하여, 환기, 춤, 분봉 전 경고와 같은 중요한 행동에서 발생하는 주파수를 대상으로 하여 후속 분석을 가능하게 하는 것입니다.
수집 단말기는 탐지 파이프라인의 기초입니다. 이는 후속적으로 멜 스펙트로그램으로 변환되는 원시 데이터를 캡처하며, 이를 통해 딥러닝 모델은 여왕벌 손실이나 분봉과 같은 특정 이벤트를 높은 감도로 식별할 수 있습니다.
데이터 수집의 메커니즘
사운드스케이프 캡처
일반적으로 마이크인 음향 단말기는 내장형 센서 역할을 합니다. 이들은 군집 내부의 연속적인 원시 오디오 환경을 기록합니다.
행동 주파수 타겟팅
이 장치들은 단순히 소음을 기록하는 것이 아니라, 벌의 의사소통 및 유지 보수와 관련된 특정 주파수 대역을 캡처합니다. 여기에는 벌집 환기 소리와 춤의 독특한 진동이 포함됩니다.
경고 신호 탐지
결정적으로, 단말기는 분봉 전 경고를 포착합니다. 이는 군집이 분할을 시도하기 전에 발생하는 특정 음향 신호로, 개입을 위한 초기 데이터를 제공합니다.
소리에서 지능으로
멜 스펙트로그램으로 변환
단말기에서 수집된 원시 오디오는 파형 상태로 분석되지 않습니다. 이는 시간 경과에 따른 오디오 주파수의 시각적 표현인 멜 스펙트로그램을 생성하도록 처리됩니다.
딥러닝 추론
이러한 스펙트로그램은 딥러닝 알고리즘의 입력으로 사용됩니다. 시스템은 이 시각적 데이터를 사용하여 인간의 귀가 놓칠 수 있는 행동을 분류하고 이상을 탐지합니다.
고감도 이벤트 탐지
이러한 스펙트로그램을 분석함으로써 시스템은 갑작스러운 변화에 대한 높은 감도 탐지를 제공합니다. 이를 통해 군집의 중요한 상태를 정확하게 식별할 수 있습니다.
운영 종속성 이해
원시 데이터의 한계
음향 단말기는 수동 수집기입니다. 수집된 원시 오디오는 처리되기 전까지는 데이터가 풍부하지만 정보는 부족합니다.
알고리즘 해석에 대한 의존성
단말기의 효과는 후속 딥러닝 추론에 전적으로 달려 있습니다. 멜 스펙트로그램으로의 변환 및 후속 AI 분석 없이는 여왕벌 손실과 같은 이벤트에 대한 음향 신호를 배경 소음으로부터 안정적으로 분리할 수 없습니다.
목표에 맞는 선택
- 하드웨어 선택에 중점을 두는 경우: 환기 및 춤의 독특한 주파수 범위를 캡처할 수 있는 마이크를 우선적으로 선택하여 고충실도 입력을 보장하십시오.
- 시스템 로직에 중점을 두는 경우: 딥러닝 모델의 정확도를 극대화하기 위해 원시 오디오를 멜 스펙트로그램으로 효율적으로 변환하는 파이프라인을 보장하십시오.
음향 단말기는 지능형 시스템이 벌집 소음을 실행 가능한 양봉 통찰력으로 번역할 수 있도록 하는 필수적인 원자재를 제공합니다.
요약 표:
| 구성 요소 | 탐지 파이프라인에서의 기능 | 군집 관리에 미치는 영향 |
|---|---|---|
| 음향 단말기 | 원시 오디오(환기, 춤) 캡처 | 주요 감각 데이터 기반 제공 |
| 멜 스펙트로그램 | 원시 오디오를 시각적 주파수 맵으로 변환 | 정밀한 딥러닝 패턴 인식 가능 |
| AI 알고리즘 | 고감도 이벤트 추론 수행 | 분봉 또는 여왕벌 손실과 같은 중요 상태 탐지 |
| 하드웨어 충실도 | 특정 벌 의사소통 주파수 타겟팅 | 후속 분석을 위한 안정적인 데이터 보장 |
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참고문헌
- Sotirios Kontogiannis. Beehive Smart Detector Device for the Detection of Critical Conditions That Utilize Edge Device Computations and Deep Learning Inferences. DOI: 10.3390/s24165444
이 문서는 다음의 기술 정보도 기반으로 합니다 HonestBee 지식 베이스 .
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