Neue bee counter -Software auf Basis von Computer Vision und Machine Learning

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Das oben schaut ja schon genial aus, Andreas!! Gar nicht so einfach gute Flugloch-Videos zu funden. Habe hier was entdeckt: https://youtu.be/jEXr-JVMS1k?t=336 (ab 5:36) später ab 6:27 gibt es noch eine andere Sicht aufs Flugloch, von oben nach unten, schaut fast ideal für uns aus, heller Hintergrund, dunkle Biene!

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Wenn Du den HiveControl Beecounter meinst – ja, es liest sich gut. Aber die Praxis!

– Beecounter - Not that accurate

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Etwas OT, ggf. aber doch relevant, beim TTN-Treffen berichtet gerade der ADFC von Verkehrszählungen mit Telraam, die werten ebenfalls Videodaten aus und identifizieren darüber Autos und Radfahrer. Die Unterscheidung Auto vs. Radfahrer erfolgt da über die Größe der Pixelwolken und Pixelgeschwindigkeit.

Nun bewegen sich Autos / Fußgänger auf einem parallel zur Straße aufgenommenen Bild vermutlich immer von rechts nach links bzw. anders rum. Ob wir die Technik / den code für die Bienen nutzen können – keine Ahnung!

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Hi. Ein neues Fundstück, das möglicherweise gut hierher passt.

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Darüber bin ich heute auch noch einmal via Hinweis zu YOLOv8 im DFRobot-Newsletter gestolpert. Das ganze scheint auch auf einem RasPi zu laufen: Raspberry Pi - Ultralytics YOLO Docs

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Hier Vorarbeiten mit Yolo v5 für eine mögliche Implementierung als Video-Bee-Counter, siehe auch (Yolo-)Modelle zur Objekterkennung bei Bienen :

[edit] Von Matt Nudi gibt es diverse Flugloch-Videos, falls wir Test-Material brauchen, neben der oben verlinkten Yolo-Objekterkennung auch

Was für einen bee counter noch fehlt ist

  • tracking, sprich das Zuweisen von IDs und Nachverfolgen über verschiedene frames.
  • und die Objekte zu zählen, die in der Mitte des Videos / am Flugloch verschwinden [“in”], und die Bienen zu zählen, die am Rand des Videos “verschwinden”
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