Görüntü işleme teknikleri kullanılarak ana arı davranışlarının takibi
Monitoring queen bee behaviors using image processing techniques
Yazar: AHMET FARUK ULUS
Danışman: PROF. DR. GÜRKAN TUNA
Trakya Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Mekatronik Mühendisliği = Mechatronics Engineering ; Zooloji = Zoology
Dizin: Arıcılık = Beekeeping ; Bilgisayarlı görüntüleme = Computer imaging ; Görüntü işleme-bilgisayarlı = Image processing-computer assisted ; Kamera = Camera

Özet:
Arılar Dünya'daki hayatın devam edebilmesi için oldukça önemli canlılardır. Her
canlı gibi amaçları üremek ve hayatta kalmaktır. Koloni halinde yaşayan bal arısı
arılarının; ana arı, işçi arı ve erkek arı türleri vardır. Cinsiyet olarak ana arı ve işçi arılar
dişidir. Ana arının görevi yumurtlayarak koloninin devamlılığını sağlamaktır. İşçi arıların
ise nektar, polen, propolis toplama, su taşınma, kovan temizliği, arı sütü ve bal mumu
üretimi gibi çok çeşitli görevleri vardır. Erkek arıların tek görevi ana arıyı döllemektir.
Bu tez çalışmasında arı kolonisinin ve içindeki ana arının hareketlerinin takibi için
deneysel bir arı kovanı tasarlanmıştır. Bu tasarım, kovanın içerisindeki ana arının diğer
çerçevelere geçmesini engelleyecek şekildedir. Çerçevenin karşısında ana arı
hareketlerini kaydeden 1080p çözünürlüğünde ve gece görüş özelliği olan bir kamera
bulunmaktadır. Ana arı işaretlenip kafesin içerisine konularak, 15 gün süre boyunca kayıt
işlemi gerçekleştirilmiştir. Sonrasında elde edilen video kayıtlarından resimler
oluşturulmuş ve bu resimler üzerinde ana arı etiketlenmiştir. Daha sonra, geliştirilen bir
bilgisayarlı görü algoritmasıyla model eğitimi yapılarak, Darknet, Matplotlib ve OpenCV
kütüphaneleri kullanılarak ana arı ve işçi arıların petek üzerindeki konumu tespit
edilmiştir. Elde edilen sonuçlar, önerilen yöntem ile kovan içerisinde işçi arı ve ana arının
konumlarının tespit edilebildiğini göstermiştir. Elde edilen veriler kullanılarak, Yolov3
ve Yolov4 algoritmalarının karşılaştırılması yapılmıştır.

Abstract:
Bees are extremely important creatures for the continuation of life on Earth. Like
all living things, their purpose is to reproduce and survive. The colony-dwelling honey
bees have three types: the queen bee, worker bees, and male bees. Gender-wise, the queen
and worker bees are females. The queen bee's role is to lay eggs to ensure the colony's
continuity. Worker bees have various tasks such as collecting nectar, pollen, propolis,
carrying water, cleaning the hive, producing bee milk and wax. The only role of male
bees is to fertilize the queen bee.
In this thesis study, an experimental bee hive was designed to track the movements
of the colony and the queen bee. This design prevents the queen bee from moving to other
frames. Opposite the frame, there is a 1080p resolution camera with night vision. The
queen bee was marked, placed in the cage and recorded for 15 days. Afterwards, images
were created from the video recordings and the queen bee was labeled on these images.
Then, a computer vision algorithm was developed, and using the Darknet, Matplotlib and
OpenCV libraries, the position of the queen bee and worker bees on the comb was
detected. The results obtained showed that the positions of the worker bee and the queen
bee inside the hive can be detected using the proposed method. The data obtained was
also used to compare the Yolov3 and Yolov4 algorithms.