Visual analysis of beehive queen behaviour

Abstract

Tato práce se zabývá detekcí včelí královny uvnitř včelího úlu. Z metod na detekci a sledování objektů jsme vybrali WhyCode, který nejlépe splňuje naše požadavky, výpočetně nenáročnou detekci a přesný odhad pozice. V práci navrhujeme nový systém, WhyComb, který vychází z WhyCode. WhyComb implementuje filtry na odchytávání falešně pozitivních detekcí. Dále přidává detekci pomocí konvoluce, která detekuje královnu při okluzi WhyCode markeru. Oba systémy jsme porovnávali pomocí 'precision', 'recall' a Wilcoxonova párového testu. Výsledky ukazují že WhyComb detekuje královnu častěji s menší průměrnou chybou detekce. Whycomb je součástí projektu 'RoboRoyale', který má za cíl integrování robotických včel do dvoru královny.This thesis deals with detecting the honey bee queen inside the hive. From different detection and tracking methods, we selected Whycode, which best met our requirements, computationally efficient detection and precise position estimation. Here we propose a new system, WhyComb, that is built upon WhyCode. Whycomb implements filters to filter out false-positive detections. Futhermore, it adds convolution-based detection, which is used in where the WhyCode marker is occluded. We compared both systems with precision, recall, and Wilcoxon pairwise test. The results show that WhyComb detects the queen more often and has a lower average detection error. WhyComb is part of a larger project, 'RoboRoyale', that aims to integrate robotic bees into the queen's court.