蜜蜂流量自動(dòng)監(jiān)測(cè)技術(shù)分析

袁 紅，黃 峻，王銳剛 ，王雙莉

（1.云南農(nóng)業(yè)大學(xué)大數(shù)據(jù)學(xué)院，云南 昆明 650000；2.云南省產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)督檢驗(yàn)研究院，云南 昆明 650223；3.云南農(nóng)業(yè)大學(xué)理學(xué)院，云南 昆明 650000；4.云南省蜂業(yè)協(xié)會(huì)，云南 昆明 650000）

關(guān)鍵字：蜜蜂；流量分析；計(jì)數(shù)

在自然界中，蜜蜂有著重要的作用[1]。蜜蜂對(duì)植物進(jìn)行授粉，一方面促進(jìn)了農(nóng)作物的生產(chǎn)，另一方面蜜蜂對(duì)生物多樣性和生態(tài)平衡具有重要意義[2,3]。

蜜蜂流量分析是指通過(guò)記錄蜜蜂進(jìn)出的數(shù)量，對(duì)蜜蜂的活動(dòng)情況進(jìn)行分析和研究。蜜蜂進(jìn)出蜂巢的這一行為可以提供關(guān)于蜂群健康狀態(tài)和生長(zhǎng)狀態(tài)的有價(jià)值的數(shù)據(jù)，特別是負(fù)責(zé)采集花粉和花蜜的蜜蜂，為整個(gè)蜂群提供必要的營(yíng)養(yǎng)，它們的進(jìn)出頻率是確定蜂群活動(dòng)的一個(gè)重要指標(biāo)[4]。蜜蜂流量自動(dòng)監(jiān)測(cè)技術(shù)可以減少人為開箱檢查工作，通過(guò)規(guī)范化的養(yǎng)殖提高蜂產(chǎn)品的產(chǎn)量，與精準(zhǔn)養(yǎng)蜂的目標(biāo)一致[5]。精準(zhǔn)養(yǎng)蜂(Precision Beekeeping)的概念最早由Zacepins 提出，它是一種養(yǎng)蜂場(chǎng)管理策略，是指通過(guò)對(duì)整個(gè)蜂群的監(jiān)控，以達(dá)到最小化資源消耗和最大化蜜蜂生產(chǎn)的目標(biāo)[6]。精準(zhǔn)養(yǎng)蜂在監(jiān)控領(lǐng)域的目標(biāo)之一是開發(fā)實(shí)時(shí)在線工具，用于在蜜蜂的生活和生產(chǎn)期間自動(dòng)連續(xù)監(jiān)控蜜蜂，旨在保護(hù)蜜蜂，支持養(yǎng)蜂人，并通過(guò)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施優(yōu)化養(yǎng)蜂產(chǎn)業(yè)[7]。通過(guò)對(duì)蜜蜂流量分析的相關(guān)文獻(xiàn)查閱統(tǒng)計(jì)，從蜜蜂流量分析技術(shù)的沿革、技術(shù)的比較展開論述，總結(jié)了這些技術(shù)的優(yōu)缺點(diǎn)，對(duì)未來(lái)在該領(lǐng)域的研究進(jìn)行了展望。

2 蜜蜂流量自動(dòng)監(jiān)測(cè)技術(shù)的沿革

根據(jù)時(shí)間發(fā)展順序，不同時(shí)期選擇蜜蜂流量分析技術(shù)時(shí)，方法會(huì)有所差異，從1925 年至今技術(shù)不斷成熟，相關(guān)核心技術(shù)如圖1 所示。

圖1 蜜蜂流量分析技術(shù)發(fā)展歷程

早在20 世紀(jì)，人們就開始進(jìn)行蜜蜂的計(jì)數(shù)實(shí)驗(yàn)，最早的蜜蜂計(jì)數(shù)實(shí)驗(yàn)之一是由Lundie在1925 年完成的，他建造了一個(gè)裝置，通過(guò)連接到電路的敏感壓力板來(lái)跟蹤進(jìn)出蜂巢的蜜蜂，電路由蜜蜂經(jīng)過(guò)板的重量激活[8]。Spangler等（1969 年）為單框觀察蜂箱開發(fā)了一種光電計(jì)數(shù)器，從中心隔板上向相反方向突出的玻璃管將出巢的蜜蜂和進(jìn)巢的蜜蜂分開，有2 個(gè)通道[9]。同樣的，Erickson 等（1975 年）開發(fā)了一種在蜂巢入口處監(jiān)控蜜蜂流動(dòng)并以電子方式計(jì)數(shù)蜜蜂的方法，實(shí)驗(yàn)使用了一個(gè)5 框蜂巢，他們?cè)O(shè)置了7 個(gè)通道[10]。Rickli 等（1989 年）開發(fā)了一種具有紅外光屏障和電子數(shù)據(jù)采集功能的設(shè)備，可以持續(xù)監(jiān)測(cè)自由飛行的蜂群活動(dòng)，蜂巢門口的進(jìn)出孔設(shè)置了16(8×8×7 mm)個(gè)通道[11]。Liu 等（1990 年）使用紅外光傳感器自動(dòng)監(jiān)測(cè)蜂巢入口處的飛行活動(dòng)，一個(gè)3 框的觀察蜂巢（大約6 000 只蜜蜂）被用來(lái)測(cè)試[12]。Seeley 等(1991 年）通過(guò)貼標(biāo)簽的方式標(biāo)記蜜蜂，并控制喂食器來(lái)觀察蜜蜂對(duì)于不同蜜源的選擇，結(jié)果顯示當(dāng)一個(gè)蜜蜂群體在選擇兩個(gè)不同的蜜源時(shí)，會(huì)趨向于選擇較為豐富的蜜源[13]。Struye 等（1994 年）設(shè)計(jì)了蜂箱入口處蜜蜂飛行活動(dòng)的微處理器，可以監(jiān)測(cè)10 個(gè)蜂巢，并且每個(gè)蜂巢設(shè)置了32 個(gè)雙向通道(15×6.5×8 mm)，每個(gè)通道皆有紅外探測(cè)器，由異步順序算法控制，提高了計(jì)數(shù)器的精度，在不同情況下測(cè)量了蜜蜂的日?；顒?dòng)[14]。

經(jīng)過(guò)不斷地發(fā)展，21 世紀(jì)的技術(shù)更加多樣化。Sebastian Streit 等（2003 年）提出了一種基于射頻識(shí)別技術(shù)（RFID）的可靠的、低成本的解決方案，在蜂巢門口設(shè)置了一個(gè)讀數(shù)器，每秒可記20 個(gè)個(gè)體[15]。Axel Decourtye 等（2011 年）也使用了RFID 標(biāo)簽，標(biāo)簽重量約3 mg，一只蜜蜂大約能夠攜帶70 mg花蜜和10 mg花粉。通過(guò)讀取器下方時(shí)，貼有標(biāo)簽的蜜蜂被識(shí)別，讀取器將數(shù)據(jù)連同實(shí)時(shí)記錄一起發(fā)送到數(shù)據(jù)庫(kù)[16]。2010 年何旭江等人也曾提到RFID 技術(shù)在蜜蜂研究中的應(yīng)用[17]。

人們近幾十年來(lái)，經(jīng)常選用圖像處理技術(shù)進(jìn)行蜜蜂流量分析。Adam Feldman（2003 年）等設(shè)計(jì)了一個(gè)自動(dòng)識(shí)別蜜蜂運(yùn)動(dòng)的系統(tǒng)，使用攝像機(jī)拍攝視頻，將視頻傳到追蹤器，這個(gè)實(shí)驗(yàn)使用15 min 視頻文件作為數(shù)據(jù)集，其中前5 min 蜜蜂出現(xiàn)的地方被人工標(biāo)記作為訓(xùn)練集，其余作為測(cè)試集，使用了KNN（k-Nearest-Neighbor）分類器提取特征，HMM（Hidden Markov Model)平滑整個(gè)數(shù)據(jù)集的標(biāo)簽以提高準(zhǔn)確性[18]。Knauer 等（2005 年）利用數(shù)字視頻和計(jì)算機(jī)圖像分析技術(shù)，進(jìn)行自動(dòng)的蜜蜂跟蹤實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)在蜂箱內(nèi)部用紅外攝像機(jī)進(jìn)行，照明由近紅外LED 提供，它發(fā)出的光不影響蜜蜂的活動(dòng)[19]。Jason Campbell 等（2008 年）提出了在養(yǎng)蜂場(chǎng)中不確定的環(huán)境因素下可視化的跟蹤和計(jì)數(shù)方法，使用固定在標(biāo)準(zhǔn)蜂巢入口上的攝像機(jī)（分辨率為640×480 px；幀率為30f/s）來(lái)監(jiān)測(cè)往返于蜂巢的蜜蜂活動(dòng)，然后利用高斯分布對(duì)爬行和飛行的蜜蜂位置和方向的變化進(jìn)行建模，通過(guò)自適應(yīng)背景減法來(lái)檢測(cè)蜜蜂，并使用二分圖最大權(quán)值匹配算法來(lái)跟蹤蜜蜂的運(yùn)動(dòng)，這個(gè)方法能夠以較高的精度來(lái)計(jì)算進(jìn)出蜂巢的蜜蜂數(shù)量[20]。Toshifumi KIMURA 等（2011 年）開發(fā)了一種用于蜜蜂個(gè)體識(shí)別和行為跟蹤的系統(tǒng)，他們用數(shù)碼攝像機(jī)(分辨率為720×480 px；幀率為29.97F/s)錄制一個(gè)蜜蜂蜂巢視頻。該系統(tǒng)能夠在每一幀中自動(dòng)對(duì)蜜蜂進(jìn)行計(jì)數(shù)，成功識(shí)別了一個(gè)700 多只的小蜂群中的大約500 只蜜蜂[21]。

Chiu Chen 等（2012 年）開發(fā)了一個(gè)用于監(jiān)測(cè)和分析蜜蜂巢門口進(jìn)出活動(dòng)的成像系統(tǒng)，為了識(shí)別每只蜜蜂，在蜜蜂胸部的背面貼上了圓形的字符編碼標(biāo)簽。為了定位視頻幀中的單個(gè)蜜蜂，使用霍夫圓檢測(cè)算法來(lái)檢測(cè)圓形標(biāo)簽的存在，標(biāo)簽上的黑色定位點(diǎn)用于識(shí)別字符的方向，以便于閱讀圓形標(biāo)簽上的符號(hào)。提取的字符符號(hào)被進(jìn)一步分割，并且使用支持向量機(jī)(SVM)分類器來(lái)識(shí)別字符并識(shí)別個(gè)體蜜蜂[22]。Ahmad Ghadiri 等（2013 年）使用攝像機(jī)（分辨率為640×480px)拍攝監(jiān)控視頻，視頻被傳輸?shù)揭粋€(gè)服務(wù)器上，并轉(zhuǎn)換成圖像幀，然后用變化檢測(cè)算法計(jì)算圖像中的蜜蜂數(shù)量。變化檢測(cè)算法是將兩幅圖像進(jìn)行比較，并將它們之間的差異以二進(jìn)制掩碼的形式返回，將變化的部分標(biāo)記為1，未變化的部分標(biāo)記為背景。為了計(jì)算蜜蜂數(shù)量，一種方法是計(jì)算從變化檢測(cè)算法中得到的變化遮罩中的片段數(shù)量。另外一種是當(dāng)兩只或更多的蜜蜂被檢測(cè)為一個(gè)片段時(shí)，該片段的像素大小大于圖像中一只蜜蜂的平均大小，在找到所有片段后，計(jì)算每個(gè)片段的大小，然后除以一只蜜蜂的平均大小，結(jié)果被用作該段中檢測(cè)到的蜜蜂的數(shù)量。兩種結(jié)果相加為蜜蜂數(shù)量最終檢測(cè)結(jié)果[23]。

Vladimir Kulyukin 等在2014 年設(shè)計(jì)和建造了多傳感器電子蜂箱監(jiān)視系統(tǒng)，名為BeePi監(jiān)視器，系統(tǒng)由一臺(tái)“樹莓派”電腦、一個(gè)微型攝像頭、一個(gè)太陽(yáng)能電池板、一個(gè)溫度傳感器、一個(gè)電池、一個(gè)硬件時(shí)鐘和一個(gè)太陽(yáng)能充電控制器組成。系統(tǒng)中計(jì)算蜜蜂流量的方法是使用Java 語(yǔ)言并調(diào)用Opencv 2 圖像處理庫(kù)實(shí)現(xiàn)的。第一個(gè)算法是Opencv 2 中的輪廓檢測(cè)算法，采用二值化圖像并返回輪廓列表，每個(gè)輪廓都是像素的連通分量，小于30 或大于50 的像素將會(huì)被刪除，可以根據(jù)需要調(diào)整這些參數(shù)，找到的輪廓的數(shù)量是對(duì)降落墊上蜜蜂數(shù)量的估計(jì)。第二種蜜蜂識(shí)別方法是基于對(duì)裁剪過(guò)的降落墊（綠色）的二進(jìn)制像素分離，每個(gè)像素都被檢查是否存在綠色。如果綠色的存在超過(guò)了一個(gè)閾值，該像素就被標(biāo)記為一個(gè)墊子像素，反之該像素被標(biāo)記為蜜蜂像素。降落墊的像素被標(biāo)記為白色，蜜蜂的像素被標(biāo)記為黑色，然后，用檢測(cè)到的蜜蜂像素?cái)?shù)除以30（單個(gè)蜜蜂的平均像素?cái)?shù)），就可以得到降落墊上的蜜蜂數(shù)量的估計(jì)[24]。Rahman Tashakkori 等（2017 年）早期對(duì)蜜蜂計(jì)數(shù)是從監(jiān)控?cái)z像頭獲得的圖像，使用了閾值算法來(lái)分割蜜蜂，對(duì)含有蜜蜂的斑點(diǎn)進(jìn)行計(jì)數(shù)，以獲得對(duì)圖像幀中蜜蜂數(shù)量的估計(jì)，改進(jìn)后利用“樹莓派”攝像頭模塊作為其數(shù)據(jù)采集工具[25]。Adnanq Shaout 等（2019 年）開發(fā)了一個(gè)蜂箱監(jiān)視器，該設(shè)備集成了視覺(jué)系統(tǒng)、聲音系統(tǒng)、溫濕度系統(tǒng)、重量系統(tǒng)和警報(bào)系統(tǒng)。其中視覺(jué)系統(tǒng)是監(jiān)控進(jìn)出蜂箱的蜜蜂數(shù)量，將攝像機(jī)安裝在蜂箱的入口處，用拍攝到的圖片作為數(shù)據(jù)集，并在照片中蜜蜂出現(xiàn)的地方進(jìn)行手工標(biāo)記，通過(guò)聚合通道特征算法訓(xùn)練標(biāo)記的數(shù)據(jù)，然后使用訓(xùn)練的算法來(lái)識(shí)別蜂箱入口處的蜜蜂，并將識(shí)別到的蜜蜂數(shù)存儲(chǔ)起來(lái)[26]。Thi Nha Ngo 等（2021 年）提出了一種通過(guò)嵌入式成像系統(tǒng)自動(dòng)監(jiān)測(cè)蜜蜂采食花粉行為的有效方法。該成像系統(tǒng)使用安裝在蜂巢入口處的相機(jī)來(lái)獲取視頻流，并使用圖像處理算法進(jìn)行處理。一個(gè)輕量級(jí)的實(shí)時(shí)物體檢測(cè)和基于深度學(xué)習(xí)的分類模型，在物體跟蹤算法的支持下，被訓(xùn)練用來(lái)計(jì)數(shù)并將蜜蜂識(shí)別為帶花粉或不帶花粉的類別[27]。

Vladimir Kulyukin 等（2020 年）提出了一種基于數(shù)字粒子圖像測(cè)速法（DPIV）的蜜蜂運(yùn)動(dòng)估計(jì)算法，使用DPIV 來(lái)計(jì)算運(yùn)動(dòng)矢量，對(duì)它們進(jìn)行分析和分類，將其歸為進(jìn)、出或橫向，并使用分類后的矢量計(jì)數(shù)來(lái)測(cè)量蜜蜂的方向性交通。在2019 年他們也使用這個(gè)算法來(lái)檢測(cè)蜜蜂的全向交通。這項(xiàng)研究的數(shù)據(jù)是通過(guò)BeePi 監(jiān)視器獲取的，自從2014 年BeePi 監(jiān)視器被他們開發(fā)以來(lái)，經(jīng)過(guò)了多次迭代修改，直到2020年，BeePi 監(jiān)視器已經(jīng)進(jìn)行了6 次實(shí)地部署[28]。

3 蜜蜂流量自動(dòng)檢測(cè)技術(shù)的比較

經(jīng)過(guò)長(zhǎng)期的發(fā)展，人們對(duì)蜜蜂流量分析所采用的技術(shù)越發(fā)成熟，但無(wú)論是紅外收發(fā)器技術(shù)，還是圖像處理技術(shù)、射頻識(shí)別技術(shù)、數(shù)字粒子圖像測(cè)速技術(shù)等都有著各自的優(yōu)缺點(diǎn)，圖像處理技術(shù)是21 世紀(jì)以來(lái)較為流行的檢測(cè)方法之一，在圖像處理技術(shù)中可以使用不同的算法，每個(gè)算法之間也有著各自的優(yōu)缺點(diǎn)。紅外收發(fā)器技術(shù)、圖像處理技術(shù)、射頻識(shí)別技術(shù)、數(shù)字粒子圖像測(cè)速技術(shù)的使用以及它們之間的比較，如表1 所示?；趫D像處理的蜜蜂流量自動(dòng)監(jiān)測(cè)技術(shù)可以使用的算法有很多種，例如特征提取算法、輪廓檢測(cè)算法、霍夫圓檢測(cè)算法、高斯背景減法、閾值分割算法，均值分類算法等，使用圖像處理的一大優(yōu)勢(shì)是容易實(shí)現(xiàn)對(duì)瓦螨的檢測(cè)，以及帶有花粉的蜜蜂檢測(cè)。不同的實(shí)驗(yàn)要求對(duì)設(shè)備和算法的選擇也會(huì)有差異，例如Babic等（2016 年）提出的在蜂巢門口監(jiān)測(cè)帶有花粉的蜜蜂的系統(tǒng)，該系統(tǒng)使用背景減法、顏色分割和形態(tài)學(xué)方法對(duì)蜜蜂圖像進(jìn)行分割。使用最近均值分類器進(jìn)行分類，即攜帶花粉的蜜蜂和沒(méi)有花粉負(fù)荷的蜜蜂[29]。這個(gè)算法雖然簡(jiǎn)單，計(jì)算效率高，并且可以在嵌入式系統(tǒng)上實(shí)時(shí)執(zhí)行，但是結(jié)果與復(fù)雜算法相比仍然存在差異，而且需要高清的監(jiān)控視頻，另外背景板的顏色需要與蜜蜂以及花粉有顏色上的區(qū)分。

表1 蜜蜂流量分析方法的比較

Joe-Air Jiang 等(2016 年）在他們的研究中使用了紅外LED 檢測(cè)蜜蜂流量，在蜜蜂進(jìn)出通道的巢門外和巢門內(nèi)分別安裝了兩對(duì)LED 模塊，外面的叫作“IR1”，里面的叫作“IR2”，先中斷IR1 的信號(hào)，再中斷IR2 的信號(hào)被記為“進(jìn)”，反之則為“出”。在該算法機(jī)制中規(guī)定了蜜蜂進(jìn)巢的事件和蜜蜂出巢的事件，蜜蜂在門口徘徊以及一只蜜蜂進(jìn)入和另一只蜜蜂同時(shí)離開的特殊事件[8]。使用紅外收發(fā)器能夠?qū)崟r(shí)記錄蜜蜂的進(jìn)出情況，但是每次只能記錄單只蜜蜂單獨(dú)通過(guò)通道[30]。

RFID（射頻識(shí)別）技術(shù)也可以用在對(duì)蜜蜂計(jì)數(shù)的研究中，雖然該技術(shù)是自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)，對(duì)蜜蜂計(jì)數(shù)精度也很高，但是它需要對(duì)蜜蜂進(jìn)行人為的貼標(biāo)簽，并且該方法在蜜蜂的長(zhǎng)期監(jiān)控中具有不可持續(xù)性，對(duì)每次新繁殖的蜜蜂需要再進(jìn)行貼標(biāo)簽。

在蜜蜂流量自動(dòng)監(jiān)測(cè)的研究中使用基于數(shù)字粒子圖像測(cè)速技術(shù)的方法，其特點(diǎn)在于把蜜蜂的運(yùn)動(dòng)軌跡轉(zhuǎn)化為矢量，通過(guò)分析將其分為傳入、傳出或側(cè)向這三類運(yùn)動(dòng)方向，這被稱為定向交通，并將分類后的矢量計(jì)數(shù)作為定向交通水平的測(cè)量值[28]。與定向交通并列的還有全向交通，指的是蜜蜂在巢門口任意方向的運(yùn)動(dòng)矢量[31]。該算法是一種純粹的分析技術(shù)，但不適合蜜蜂流量過(guò)大的計(jì)算，可以測(cè)量的速度范圍也有一定限制。

綜上所述，從1925 年開始的很長(zhǎng)一段時(shí)間，基本依靠機(jī)械的電子監(jiān)測(cè)裝置，再后來(lái)使用基于傳感器的監(jiān)測(cè)裝置。在20 世紀(jì)末到21 世紀(jì)初期，基于傳感器的監(jiān)測(cè)裝置占有重要地位，比如光學(xué)傳感器（光電傳感器、紅外傳感器）、電磁傳感器（RFID 技術(shù)）和電容傳感器等[32-33]。21 世紀(jì)以來(lái)，越來(lái)越多的研究者更傾向于選擇基于圖像處理的蜜蜂流量自動(dòng)監(jiān)測(cè)裝置，DVIP 技術(shù)是近幾年才開始使用在蜜蜂流量自動(dòng)監(jiān)測(cè)研究中的[34-35]。相關(guān)文獻(xiàn)數(shù)量統(tǒng)計(jì)如圖2 所示。

圖2 蜜蜂流量分析技術(shù)相關(guān)文獻(xiàn)數(shù)量

4 蜜蜂流量自動(dòng)監(jiān)測(cè)技術(shù)的局限性

通過(guò)對(duì)幾種常用蜜蜂流量分析技術(shù)的比較，我們可以看出這些技術(shù)在不同的應(yīng)用場(chǎng)景都存在著一些局限。圖像處理最大的不足在于蜜蜂計(jì)數(shù)結(jié)果的精確度不夠高，例如在兩只或多只蜜蜂堆疊在一起的情況下，可能會(huì)被誤判[28]，所以這種技術(shù)應(yīng)用在專門的蜜蜂科學(xué)研究領(lǐng)域是不夠嚴(yán)謹(jǐn)?shù)?。紅外對(duì)射傳感器需要在蜂箱的巢門口設(shè)置專門的通道，這一定程度上影響了蜜蜂的正?；顒?dòng)，這個(gè)通道只允許單只蜜蜂通過(guò)，在蜜蜂流量過(guò)大的時(shí)候會(huì)擾亂蜜蜂的秩序[16]。RFID 技術(shù)在蜜蜂計(jì)數(shù)這個(gè)過(guò)程中，人為貼標(biāo)簽不僅是一項(xiàng)煩瑣的工作，而且會(huì)影響蜜蜂的正?；顒?dòng)，在蜜蜂更新繁殖期間，這項(xiàng)技術(shù)也體現(xiàn)出了不可持續(xù)性[20]。數(shù)字粒子圖像測(cè)速技術(shù)在蜜蜂流量過(guò)大、飛行速度很快的時(shí)候會(huì)產(chǎn)生嚴(yán)重的誤差，蜜蜂又是一種體積小，數(shù)量多的群居物種，所以該方法在蜜蜂計(jì)數(shù)這項(xiàng)研究中面臨著很嚴(yán)峻的考驗(yàn)[30]。

5 展望

監(jiān)測(cè)一個(gè)蜂群的狀態(tài)需要多種特征值，例如蜂箱的重量，蜂群的聲音，蜂箱內(nèi)的氣體濃度、溫度、濕度，蜜蜂的進(jìn)出量（蜜蜂流量）[16]。蜜蜂流量可以反映整個(gè)蜂群的某些特征，并且為養(yǎng)蜂人提供相應(yīng)的幫助[8]。研究者們希望通過(guò)蜜蜂流量自動(dòng)監(jiān)測(cè)技術(shù)在不影響蜂群正?；顒?dòng)的情況下及時(shí)發(fā)現(xiàn)蜂群的活動(dòng)情況，科學(xué)分析蜂群的繁殖能力，生產(chǎn)能力，健康狀態(tài)等，對(duì)蜂群的異常活動(dòng)提供有價(jià)值的參考，如分蜂事件、逃跑事件、受到攻擊等等[37]；在精準(zhǔn)養(yǎng)蜂領(lǐng)域，可以通過(guò)這些自動(dòng)監(jiān)測(cè)技術(shù)監(jiān)控蜜蜂，養(yǎng)蜂人無(wú)需開箱檢查就能及時(shí)發(fā)現(xiàn)蜜蜂的狀態(tài)，在蜂群發(fā)生異常情況時(shí)及時(shí)通知養(yǎng)蜂人，以便快速做出應(yīng)對(duì)，最大程度降低蜂群的損失，通過(guò)規(guī)范化的管理提高蜜蜂產(chǎn)能[11]。自動(dòng)監(jiān)測(cè)技術(shù)對(duì)科學(xué)應(yīng)用來(lái)說(shuō)，應(yīng)提高其精確度，以便準(zhǔn)確分析蜜蜂的特征；對(duì)養(yǎng)蜂人來(lái)說(shuō)應(yīng)該是低成本，容易安裝，容易操作并且信息反饋及時(shí)的?？偟膩?lái)說(shuō)這些自動(dòng)監(jiān)測(cè)技術(shù)都應(yīng)該以不影響蜜蜂的正?；顒?dòng)為基礎(chǔ)，希望在未來(lái)的研究中人們能充分考慮這些因素，設(shè)計(jì)出更加合適的裝置適用于科學(xué)研究或者是精準(zhǔn)養(yǎng)蜂。