СПОСОБ УДАЛЕННОГО МОНИТОРИНГА И КОНТРОЛЯ ОПЫЛЕНИЯ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ КУЛЬТУР ВБЛИЗИ УЛЬЕВ С ПРИМЕНЕНИЕМ ИНТЕРНЕТА ВЕЩЕЙ (IoT) И СИСТЕМА ДЛЯ ЕГО ОСУЩЕСТВЛЕНИЯ
METHOD FOR REMOTE MONITORING AND CONTROL OF AGRICULTURAL CROP POLLINATION NEAR BEEHIVES APPLYING THE INTERNET OF THINGS (IoT) AND SYSTEM FOR IMPLEMENTATION THEREOF

ОБЛАСТЬ ТЕХНИКИ
Изобретение относится к области сельского хозяйства и пчеловодства, интернета вещей (IoT), цифровой обработки данных, в частности к способу и системе удаленного мониторинга и контроля опыления сельскохозяйственных культур с применением интернета вещей (IoT).
Представленное решение может быть использовано, по меньшей мере, для мониторинга и контроля опыления сельскохозяйственных культур в полях, фруктовых садах, теплицах, тепличных комбинатах, вертикальных фермах, пасеках и других сельскохозяйственных землях, вблизи которых располагаются ульи.
УРОВЕНЬ ТЕХНИКИ
В патенте US7549907B2, дата публикации 23.06.2009, описана система для записи акустических данных медоносных пчел, обработки акустических данных и обнаружения и идентификации токсичных веществ, находящихся в воздухе. Медоносные пчелы производят уникальные акустические сигналы при воздействии различных токсических веществ, находящихся в воздухе, а также других стрессовых факторов, таких как хищные клещи. Система анализирует полученные звуки и идентифицирует соединения на основе специфических свойств акустической записи, обеспечивая решение проблемы широкомасштабного мониторинга атмосферы.
В патенте RU2101941C1, дата публикации 20.01.1998, раскрыта автоматизированная система управления жизнедеятельностью пчелиных семей в ульях. Система позволяет по анализу звукового материала "самостоятельно" выявлять нападение, устанавливать отравление местности с медоносной растительностью ядохимикатами, предотвращать отрицательные последствия этих воздействий на пчелиные семьи.
В патенте RU2118084C1, дата публикации 27.08.1998, описана система для наблюдения за состоянием пчелиных семей на пасеке с использованием анализа частотного спектра звуковых сигналов, издаваемых пчелиными семьями.
В патенте RU2096952C1, дата публикации 27.11.1997, раскрыта автоматизированная система мониторинга и содержания пчелиных семей, с помощью которой путем анализа частотного спектра звуковых сигналов можно самостоятельно определять атаку, состояние роя пчелиных семей, степень заражения варроатозом, митинг, взятие новой пчелиной матки, предотвращение воздействия негативных последствий на жизнедеятельность пчелиных семей.
В патенте US8152590B2, дата публикации 10.04.2012, описаны способ и система использования звуков, издаваемых пчелами, пролетающими возле входа в улей, для оценки производительности улья.
В патенте US6910941B2, дата публикации 28.06.2005, раскрыта система мониторинга пчел для мониторинга пчелиных семей в улье с помощью датчиков, которые сообщают о состоянии колоний, включая массу колоний, температуру и относительную влажность. Счетчик пчел также может быть включен в систему для индикации активности семьи. Система мониторинга пчел также может удаленно управлять периферийными устройствами, такими как кормушки или химические пробоотборники.
В патенте RU2461188C1, дата публикации 20.09.2012, описана автоматизированная система круглогодичного контроля количества меда в ульевых семьях.
В патенте US10064395B2, дата публикации 04.09.2018, описана система мониторинга ульев, сконфигурированная для мониторинга и отслеживания состояния и продуктивности улья. Информация, связанная с условиями окружающей среды вокруг улья, отслеживается вместе с условиями внутри улья. Эта информация обрабатывается системой управления и сравнивается с исходными ожидаемыми значениями. Коммуникационные данные передаются системой управления на удаленное устройство, чтобы уведомить пчеловода о текущем и прошлом состоянии и продуктивности улья. Пчеловод может удаленно управлять одной или несколькими функциями, влияющими на улей. Кроме того, используется электронное устройство мониторинга для отслеживания количества пчел, которые покидают и входят в улей. Конструкция с двумя воротами используется для определения направления движения каждой пчелы, чтобы определить более точное отражение здоровья улья.
В международной заявке WO2018184014A1, дата публикации 04.10.2018, описана технология мониторинга ульев на пасеке с помощью одного или нескольких датчиков, связанных с вычислительным устройством удаленного анализа данных, которое связано с клиентским вычислительным устройством. Датчики осуществляют наблюдение за ульями и/или окружающей средой на пасеке и передают считываемые данные на удаленное вычислительное устройство для анализа. Клиентское вычислительное устройство взаимодействует с вычислительным устройством удаленного анализа данных, так что пользователь клиентского вычислительного устройства может просматривать результаты анализа данных и выполняемых действий, а также регулировать настройки вычислительного устройства удаленного анализа данных.
В патенте KR102135455B1, дата публикации 20.07.2020, описана интеллектуальная система управления ульем на основе Интернета вещей (IoT) путем эффективного мониторинга визуальной информации, температуры и влажности внутри улья, оснащенного датчиком температуры и влажности, и датчиком изображения. Система содержит систему разведения пчел, удаленную систему дистанционного управления разведением пчел посредством доступа к интернет-сайту для разведения пчел, и проводную/беспроводную сеть связи, которая обеспечивает доступ в Интернет между удаленной системой и системой разведения; при этом система разведения включает в себя: устройство передачи видео и аудио для получения и передачи изображения и голоса, указывающих на состояние пчел в месте разведения; устройство подачи корма и воды для подачи корма и воды размножающемуся существу; блок управления для управления общей работой каждого компонента в соответствии с командой управления удаленной системы; и веб-сервер, который получает команду управления удаленной системы и передает ее в блок управления, и передает видео и аудио из устройства передачи видео и аудио в удаленную систему в режиме реального времени.
Наиболее близким аналогом заявляемого изобретения является техническое решение, раскрытое в патенте KR101736288B1, дата публикации 16.05.2017. В настоящем изобретении описана система, включающая улей, имеющий множество датчиков и адаптированный к технологии IoT; сервер управления ульем для мониторинга и анализа данных, полученных от улья, к которому применяется технология IoT, для управления ульем; пользовательский терминал для уведомления пользователя о состоянии улья. Датчик веса измеряет вес улья; датчик температуры измеряет температуру в улье; акустический датчик обнаруживает звук вокруг улья; датчик вибрации обнаруживает вибрации вокруг улья; блок ИК-датчиков, расположенных у входа в улей, для подсчета количества входов и выходов пчел. Данные, измеренные датчиком веса и датчиком температуры, используют для определения времени сбора меда. Данные, измеренные акустическим датчиком, используют для подтверждения заражения улья паразитическими мухами в соответствии с тем, издают ли пчелы звук крыльев в ночное время. Данные, измеренные датчиком вибрации, используют для обнаружения кражи улья. Данные, измеренные блоком ИК-датчиков, используют для отслеживания активности пчел путем статистического анализа количества пчел, входящих в улей, и количества выходящих пчел.
Однако в данном решении отсутствует автоматический удаленный мониторинг и контроль опыления сельскохозяйственных культур в полях, фруктовых садах, теплицах, тепличных комбинатах, вертикальных фермах, пасеках и других сельскохозяйственных землях, вблизи которых располагаются ульи.
Для опыления сельскохозяйственных культур используют пчел и/или шмелей. На предприятиях и частных пасеках количество ульев пчел может достигать нескольких тысяч или десятков тысяч, количество ульев со шмелями, используемых для опыления в тепличных комбинатах, вертикальных фермах, фруктовых садах, может достигать нескольких сотен и тысяч. Урожайность сельскохозяйственных культур зависит от качества их опыления. Урожай меда также связан с качеством опыления сельскохозяйственных культур. В настоящее время осуществляют ручной контроль опыления сельскохозяйственных культур, например, опыление проверяется вручную на цветках растений.
Техническая проблема, на решение которой направлено заявляемое изобретение, заключается в разработке способа и системы удаленного мониторинга и контроля опыления сельскохозяйственных культур вблизи ульев с применением интернета вещей (IoT).
СУЩНОСТЬ ИЗОБРЕТЕНИЯ
Техническим результатом заявляемого изобретения является обеспечение удаленного мониторинга и контроля опыления сельскохозяйственных культур вблизи мест расположения ульев с применением интернета вещей (IoT), что обеспечит повышение эффективности опыления сельскохозяйственных культур натуральными опылителями (пчелами и/или шмелями), повышение урожайности сельскохозяйственных культур, повышение урожая меда, а также позволит одновременно осуществлять мониторинг и контролировать активность, роение, здоровье натуральных опылителей во всех ульях на пасеке или в защищенном грунте.
Настоящее изобретение позволит производителям меда, владельцам частных фермерских хозяйств, медоносных пасек и т.д. снизить возможные потери пчелиных или шмелиных семей из-за внезапного слета или роения, а также снизить потери пчелиных или шмелиных семей во время зимовки из-за низкой температуры или недостаточного количества корма внутри улья за счет дистанционного контроля условий содержания пчел и шмелей, состояния пчелиных и шмелиных семей, что также приведет к снижению дополнительных расходов. Дистанционное определение пчеловодами количества меда в улье по весу улья с помощью настоящего решения позволит повысить урожай меда, так как пчелы в этом случае не будут проявлять беспокойство, их активность сохранится. Автоматическая удаленная аналитика и диагностика состояния и активности пчелиной или шмелиной семьи с использованием IoT устройств поможет пчеловодам и сотрудникам тепличных хозяйств в обслуживании ульев. С предложенной методикой мониторинга и контроля пчеловод или специалист закрытого грунта получит возможность контролировать поведение пчелиных и шмелиных семей вне зависимости от места расположения или нахождения пчеловода или специалиста закрытого грунта. Дистанционный мониторинг и контроль приведет к оптимальному использованию рабочего времени пчеловодов и специалистов закрытого грунта, будет устранена проблема нехватки дополнительного персонала для обслуживания пчелиных или шмелиных ульев на больших пасеках и предприятиях закрытого грунта, где необходим постоянный своевременный мониторинг и контроль.
Указанный технический результат достигается за счёт того, что:
В способе удаленного мониторинга и контроля опыления сельскохозяйственных культур вблизи ульев с применением интернета вещей (IoT):
собирают с помощью IoT-устройств по меньшей мере следующие данные:
- температура внутри и снаружи одного или более ульев;
- влажность внутри и снаружи одного или более ульев;
- уровень углекислого газа внутри одного или более ульев;
- данные видеонаблюдения внутри и снаружи одного или более ульев;
- акустический фон и вибрации внутри и снаружи одного или более ульев;
- вес одного или более ульев;
- координаты расположения одного или более ульев на местности;
осуществляют обмен данными между IoT-устройствами и IoT-платформой с помощью одного или более модулей связи;
обрабатывают с помощью IoT-платформы данные, полученные от IoT-устройств, и получают, по меньшей мере, следующие данные: состояние натуральных опылителей, количество собранной пыльцы и/или меда, сельскохозяйственные культуры, опыляемые натуральными опылителями; получают с помощью IoT-платформы данные о территориях, опыляемых натуральными опылителями, на основе сопоставления координат расположения одного или более ульев на местности и данных карт посевов, причем IoT-платформа интегрирована с картами посевов;
на основании полученных данных определяют качество опыления сельскохозяйственных культур вблизи ульев;
осуществляют мониторинг и контроль опыления сельскохозяйственных культур с помощью IoT-платформы на основании полученных данных о состоянии натуральных опылителей, количестве собранной пыльцы и/или меда, сельскохозяйственных культурах, опыляемых натуральными опылителями, территориях, опыляемых натуральными опылителями, и качестве опыления сельскохозяйственных культур вблизи ульев;
передают полученные данные мониторинга и контроля опыления сельскохозяйственных культур на одно или более устройств пользователя.
В способе устройствами могут являться устройства с низким энергопотреблением, располагаемые внутри и снаружи ульев, способные работать продолжительное время без замены источников питания в диапазоне температур окружающей среды в течение года.
В способе состояние натуральных опылителей может включать, по меньшей мере, следующее: активность, роение, здоровье натуральных опылителей.
В способе может быть определена активность натуральных опылителей на основе температуры, влажности внутри и снаружи одного или более ульев, уровня углекислого газа внутри одного или более ульев, данных видеонаблюдения внутри и снаружи одного или более ульев;
могут быть определены заболевания натуральных опылителей, количество собранной пыльцы, сельскохозяйственные культуры, опыляемые натуральными опылителями, на основе данных видеонаблюдения внутри и снаружи одного или более ульев;
может быть определено роение натуральных опылителей на основе данных видеонаблюдения внутри и снаружи одного или более ульев и акустического фона внутри и снаружи одного или более ульев;
может быть определено количество собранного меда на основе веса одного или более ульев.
В способе IoT-устройства дополнительно могут собирать следующую информацию:
- освещенность;
- активность солнца;
- осадки;
- скорость и направление ветра;
- положение в пространстве одного или более ульев;
- удары по одному или более ульям.
В способе дополнительно может быть осуществлен мониторинг условий окружающей среды снаружи одного или более ульев, внешних механических воздействий на один или более ульев.
В способе IoT-платформа дополнительно может быть интегрирована с картографическими сервисами и с сервисами, осуществляющими ветеринарный контроль.
В способе на основе анализа полученных данных мониторинга и контроля опыления сельскохозяйственных культур IoT-платформа может давать рекомендации по комфортному содержанию одного или более ульев и передавать полученные рекомендации на одно или более устройств пользователя, и/или передавать управляющие команды на устройства, поддерживающие оптимальные условия внутри одного или более ульев.
В способе дополнительно может быть определено качество опыления на основе анализа урожайности сельскохозяйственных культур.
Система удаленного мониторинга и контроля опыления сельскохозяйственных культур вблизи ульев с применением интернета вещей (IoT), осуществляемая с помощью вышеописанного способа, включает:
IoT-устройства; причем с помощью IoT-устройств собирают по меньшей мере следующие данные:
- температура внутри и снаружи одного или более ульев;
- влажность внутри и снаружи одного или более ульев;
- уровень углекислого газа внутри одного или более ульев;
- данные видеонаблюдения внутри и снаружи одного или более ульев;
- акустический фон и вибрации внутри и снаружи одного или более ульев;
- вес одного или более ульев;
- координаты расположения одного или более ульев на местности;
один или более модулей связи для обмена данными между IoT-устройствами и IoT-платформой;
IoT-платформа, причем IoT-платформа интегрирована с картами посевов, и с помощью IoT-платформы:
обрабатывают данные, полученные от IoT-устройств, и получают, по меньшей мере, следующие данные: состояние натуральных опылителей, количество собранной пыльцы и/или меда, сельскохозяйственные культуры, опыляемые натуральными опылителями; получают данные о территориях, опыляемых натуральными опылителями, на основе сопоставления координат расположения одного или более ульев на местности и данных карт посевов;
на основании полученных данных определяют качество опыления сельскохозяйственных культур вблизи ульев;
осуществляют мониторинг и контроль опыления сельскохозяйственных культур на основании данных о состоянии натуральных опылителей, количестве собранной пыльцы и/или меда, сельскохозяйственных культурах, опыляемых натуральными опылителями, территориях, опыляемых натуральными опылителями и качестве опыления сельскохозяйственных культур вблизи ульев;
передают полученные данные мониторинга и контроля опыления сельскохозяйственных культур на одно или более устройств пользователя.
ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙ
Реализация изобретения будет описана в дальнейшем в соответствии с прилагаемыми чертежами, которые представлены для пояснения сути изобретения и никоим образом не ограничивают область изобретения.
Заявляемое изобретение проиллюстрировано фигурами 1-3, на которых изображены:
Фиг. 1 – иллюстрирует вариант архитектуры IoT-улья.
Фиг. 2 – иллюстрирует вариант архитектуры системы удаленного мониторинга и контроля опыления сельскохозяйственных культур вблизи ульев с применением интернета вещей (IoT).
Фиг. 3 – иллюстрирует общую схему вычислительного устройства для реализации настоящего изобретения.
ДЕТАЛЬНОЕ ОПИСАНИЕ ИЗОБРЕТЕНИЯ
В приведенном ниже подробном описании реализации изобретения приведены многочисленные детали реализации, призванные обеспечить отчетливое понимание настоящего изобретения. Однако, квалифицированному в предметной области специалисту будет очевидно, каким образом можно использовать настоящее изобретение, как с данными деталями реализации, так и без них. В других случаях хорошо известные методы, процедуры и компоненты не были описаны подробно, чтобы не затруднять излишне понимание особенностей настоящего изобретения.
Кроме того, из приведенного изложения будет ясно, что изобретение не ограничивается приведенной реализацией. Многочисленные возможные модификации, изменения, вариации и замены, сохраняющие суть и форму настоящего изобретения, будут очевидными для квалифицированных в предметной области специалистов.
Для опыления сельскохозяйственных культур в полях, фруктовых садах, пасеках, теплицах, тепличных комбинатах, вертикальных фермах в качестве натуральных опылителей используют пчел и/или шмелей.
Урожайность сельскохозяйственных культур зависит от качества их опыления. Урожай меда также связан с качеством опыления сельскохозяйственных культур. Количество собранного меда коррелирует с урожайностью.
Качество опыления и, соответственно, количество собранного урожая, а для пасек еще и количество собранного меда, ключевым образом зависит от эффективности натуральных опылителей на пасеках, в тепличных комбинатах, в защищенном грунте, фруктовых садах. Так, например, при роении часть пчел улетает из улья, что сказывается на работоспособности улья, и как следствие, на опылении и урожае сельскохозяйственных культур, урожае меда.
Для эффективного опыления в тепличных комбинатах, фруктовых садах, вертикальных фермах, где используются шмели для опыления, необходимо вовремя заменять ульи со шмелями на новые с определенной периодичностью.
Для эффективного опыления сельскохозяйственных культур в полях необходимо рациональное прогнозирование медосборов при подборе мест для размещения пасек и разработка маршрутов качевых пасек.
Настоящее изобретение позволяет осуществлять мониторинг и контроль опыления сельскохозяйственных культур вблизи мест расположения ульев с применением интернета вещей (IoT). Качество опыления сельскохозяйственных культур определяют через сбор данных с IoT-устройств, например датчиков, сенсоров, устройств видеонаблюдения, расположенных в ульях и рядом с ними, сопоставление с картами посевов сельскохозяйственных культур, анализом собираемой пыльцы, анализом собранного меда (в случае опыления пчелами), анализом собранного урожая в месте опыления:
Вес пчелиного улья, вес собираемого урожая меда связан с качеством опыления, чем больше вес, тем лучше опыление;
Пыльца, наличие пыльцы на пчелах и шмелях в качестве обножки позволяет определить сельскохозяйственную культуру, с которой она собирается, через анализ видеоизображения, фотографии; количество пыльцы, приносимой в улей пчелами и шмелями, связано с качеством опыления, чем больше вес, тем лучше опыление;
Координаты расположения ульев на местности сопоставляются с картами посевов сельскохозяйственных культур;
Объем собранного урожая сельскохозяйственных культур в месте опыления анализируется с активностью пчел или шмелей в период цветения.
Анализ активности пчел и шмелей, а также датчики состояния улья также позволяют давать рекомендации по комфортному содержанию ульев, что в итоге влияет на качество опыления сельскохозяйственных культур.
IoT-платформа обрабатывает собранные данные, получает данные об активности, роении, здоровье пчел или шмелей, пчелиной или шмелиной обножке, количестве собранной пыльцы и/или меда, качестве опыления, условиях содержания пчел, условиях окружающей среды, сопоставляет собранные данные с картами посевов сельскохозяйственных культур, собранным урожаем меда (в случае опыления пчелами) и собранным урожаем сельскохозяйственных культур в месте опыления. Интеграция IoT-платформы с картографическими сервисами и федеральными и региональными картами посевов поможет контролировать опыление сельскохозяйственных культур.
В качестве базового подхода для решения задачи по контролю за активностью шмелиных семей и состоянием здоровья пчелиных семей будет использоваться подход на основе беспроводных датчиков, располагаемых внутри ульев и снаружи.
Предложены решения по типу датчиков для получения информации об активности, роении натуральных опылителей, условиях содержания натуральных опылителей, состоянии окружающей среды снаружи пчелиных или шмелиных ульев. Предлагается использовать беспроводные IoT-устройства с низким энергопотреблением, способные работать продолжительное время без замены источников питания в широком диапазоне температур с возможностью круглогодичного использования.
IoT-устройства будут собирать следующую информацию для каждого улья:
- температура внутри улья;
- влажность внутри улья;
- уровень углекислого газа внутри улья;
- данные видеонаблюдения снаружи улья;
- акустический фон и вибрации внутри и снаружи улья;
- вес улья;
- координаты расположения улья на местности;
- температура окружающей среды снаружи улья;
- влажность окружающей среды снаружи улья;
- освещенность;
- активность солнца;
- осадки;
- скорость и направление ветра;
- положение в пространстве улья;
- удары по улью.
Примеры IoT-устройств, которые устанавливаются в летний период внутри улья:
Датчик углекислого газа для измерения уровня углекислого газа внутри улья;
Датчик температуры для измерения температуры внутри улья;
Датчик влажности для измерения влажности внутри улья;
Микрофон для измерения акустического фона улья внутри;
Гироскоп, для измерения положения в пространстве;
Акселерометр, для определения вибраций и ударов.
Примеры IoT-устройств, которые устанавливаются в летний период снаружи улья:
Датчик атмосферного давления для измерения атмосферного давления;
Датчик освещенности;
Датчик температуры для измерения температуры окружающей среды;
Датчик температуры почвы;
Датчик количества и интенсивности осадков;
Датчик влажности для измерения влажности окружающей среды;
Фотосинтетический датчик света/датчик фотоактивного излучения солнца - PAR датчик, предназначен для измерения фотосинтетической активности солнца/фотосинтетической активной радиации (ФАР);
Датчик для измерения скорости ветра;
Датчик для измерения направления ветра;
Микрофон для измерения акустического фона улья снаружи;
Видеосенсор или видеокамера для определения активности пчелиной семьи;
Датчик веса или весовая платформа для определения веса и изменения веса улья;
Видеосенсор или видеокамера для определения пыльцы на пчелах и шмелях (пчелиная или шмелиная обножка);
GNSS модуль для определения GPS или LBS координаты расположения ульев на местности;
Примеры IoT-устройств, которые устанавливаются в зимний период внутри улья:
Датчик углекислого газа для измерения уровня углекислого газа внутри улья;
Датчик температуры для измерения температуры внутри улья;
Датчик влажности для измерения влажности внутри улья;
Микрофон для измерения акустического фона улья внутри;
Гироскоп, для измерения положения в пространстве;
Акселерометр, для определения вибраций и ударов;
Примеры IoT-устройств, которые устанавливаются в зимний период снаружи улья:
Датчик атмосферного давления для измерения атмосферного давления;
Датчик освещенности;
Датчик температуры для измерения температуры окружающей среды;
Датчик температуры почвы;
Датчик количества и интенсивности осадков;
Датчик влажности для измерения влажности окружающей среды;
Фотосинтетический датчик света/датчик фотоактивного излучения солнца - PAR датчик, предназначен для измерения фотосинтетической активности солнца/фотосинтетической активной радиации (ФАР);
Датчик для измерения скорости ветра;
Датчик для измерения направления ветра;
Микрофон для измерения акустического фона улья снаружи;
Датчик веса или весовая платформа для определения веса и изменения веса улья;
GNSS модуль для определения GPS или LBS координаты расположения ульев на местности.
Данные, получаемые с IoT-устройств (например, датчиков, сенсоров, видеокамер, видеосенсоров, видеорегистраторов и т.д.), поступают на облачную платформу для последующего анализа.
Для определения, анализа, мониторинга и контроля активности натуральных опылителей (количество влетов и вылетов в единицу времени) система анализирует данные видеонаблюдения снаружи улья, показатели температуры и влажности окружающей среды снаружи улья, температуры и влажности внутри улья, уровня углекислого газа внутри улья.
Для определения активности пчелиных и шмелиных семей используются устройства видеонаблюдения (например, видеокамеры, видеосенсоры). Достаточно установить средство видеонаблюдения снаружи улья, направленным на вход в улей. Подсчет количества влетов и вылетов натуральных опылителей в единицу времени осуществляется при помощи распознавания образов методами машинного обучения.
Распознавание образов на получаемых из устройств видеонаблюдения изображениях используется для определения активности пчелиной или шмелиной семьи с использованием нейронных сетей. Это позволяет также осуществлять мониторинг и контролировать активность пчел и шмелей во всех ульях.
Алгоритм анализа активности опылителей основан на получении и анализе изображений с устройства видеонаблюдения. Изображение с устройства видеонаблюдения попадает в обученную нейросеть, которая на первом этапе определяет, есть ли на изображении опылители, сколько их (object detection). Далее определяется направление движение опылителей и их маршрут относительно входа в улей (object tracking). Если опылитель исчезает в летке и его направлением является движение к летку, то фиксируется влет, если объект появляется из летка, покидает его, то фиксируется вылет. В случае фиксации влета дополнительно производится анализ пыльцы (есть или нет, если есть, то сколько ее). Под активностью понимается количество влетов/вылетов за дискретный временной интервал (как правило, это один час). Далее строится картина относительно того была ли активность «успешной». «Успешной» активностью считается влет опылителя в улей с пыльцой. Таким образом, пользователь системы получает информацию о том, на сколько качественно происходит опыление. Чем больше пыльцы, и чем больше активность, тем качественнее опыление сельскохозяйственных культур, расположенных вблизи ульев.
Настоящее решение также не требует изменение формы летка (входа в улей) или установки дополнительного оборудования в леток для подсчета входящих и выходящих пчел или шмелей в леток улья.
Для анализа, мониторинга и контроля активности натуральных опылителей система определяет отклонение от максимального значения активности. При этом максимальным значением активности считается максимальное количество влетов/вылетов за предыдущий заданный временной интервал (как правило 1 час). Например: два дня назад в 15:00 был зафиксирован период максимальной активности опылителей – 120 влетов/вылетов. Соответственно, активность фиксируется в этот час (15:00-16:00) в течение 7 дней от зафиксированного максимума. В случае резкого уменьшения активности система производит анализ окружающей среды. Например: если в день зафиксированного максимума температура окружающего воздуха была 29 градусов Цельсия, а в анализируемый день значение температуры на указанном временном интервале сильно изменилось (к примеру, температура упала до 16 градусов Цельсия), то снижение активности нельзя считать критическим, так как насекомые находятся внутри улья, а снижение активности вызвано снижением температуры снаружи улья. Тоже самое справедливо для резкого увеличения температуры окружающей среды снаружи улья, насекомые пытаются охлаждать улей и их активность увеличивается. А вот если температура окружающей среды изменилась незначительно, то это уже повод направить пользователю системы уведомление об изменении активности в сторону снижения или повышения.
Внутри пчелиного или шмелиного улья возможна установка датчика насыщения воздуха углекислым газом, датчика температуры, датчика влажности. Особенно важно, что информацию с датчиков, установленных внутри улья, можно получать не только в сезон работы пчел, но и зимой, когда улей запечатан, в режиме 24/7 круглый год.
Температура, влажность, количество углекислого газа внутри улья влияют на активность пчел или шмелей. Поэтому для анализа, мониторинга и контроля активности пчелиной или шмелиной семьи путем определения отклонения от максимального значения активности также может быть использована информация об изменении температуры, влажности, уровня углекислого газа внутри улья, и определении, является ли такое изменение активности нормой с учетом различных факторов, например, места расположения датчика углекислого газа внутри улья, годового цикла развития пчелиной или шмелиной семьи, внешних условий окружающей среды, времени года и т.д.
Комфортной температурой внутри улья, в летний период, считается 34-35 градусов Цельсия, в зимний - 13 - 28 градусов, а оптимальная влажность составляет 78-90%.
Анализируя информацию об активности пчелиной или шмелиной семьи и информацию с датчиков, установленных внутри улья, система сможет сделать вывод о благоприятном или неблагоприятном климате внутри, а также получить информацию об общем физическом здоровье/активности пчелиной или шмелиной семьи.
В летнее время, в случае определения повышенной температуры внутри улья может выдаваться управляющая команда на затенение улья от солнца при помощи внешних устройств: зонтов, навесов, защищающих от попадания прямых солнечных лучей, с автоматическим, электрическим или ручным приводом, для того чтобы создать тень, тем самым снизить температуру внутри улья. Также может включаться внешний обдув улья при помощи вентиляторов, для понижения температуры внутри улья. Вентиляторы также могут устанавливаться внутри улья для откачивания перегретого/теплого воздуха из улья и могут включаться в зависимости от температуры внутри улья.
Температура, влажность, количество углекислого газа влияет на активность внутри улья. В случае определения увеличения активности может увеличиваться расход запасов корма. Система может уведомлять об этом пользователей платформы, например, отправляя уведомления на клиентские устройства.
На основании данных о вибрации внутри и снаружи улья платформа определяет состояние пчелиной или шмелиной семьи, собираются ли пчелы или шмели слететь для естественного деления семьи (роение) или улететь в неизвестном направлении (CCD- colony collapse disorder). Также по вибрации внутри улья можно определить, насколько активная семья (как много рабочих особей внутри улья).
В настоящем изобретении фотографии пчел или шмелей, полученные с установленной видеокамеры, передают в облачный сервис либо в вычислительный модуль, для последующего анализа наличия пыльцы на лапках (обножка) пчел и шмелей, а также для определения наличия клеща Варроа на пчелах или шмелях.
Дополнительно анализируются фотографии отдельных особей. Алгоритм распознавания образа клеща Варроа на пчеле по фотографии позволит распознать внешние признаки наличия клеща на конкретной особи, что даст возможность собственнику улья провести лечение семьи на начальной стадии заболевания и избежать разрушительных последствий, потери пчелиной семьи.
Устройства видеонаблюдения используются для определения наличия пыльцы на задних ножках (обножка) у пчел или шмелей с помощью распознавания образов на получаемых из устройства видеонаблюдения изображениях.
Облачная платформа определяет вид пыльцы и рассчитывает количество принесенной в улей пыльцы на задних ножках пчел или шмелей.
Распознавание пыльцы на пчелах и шмелях (пчелиная или шмелиная обножка) позволяет определить:
Определение опыляемого растения по пыльце (обножке) на пчелах и шмелях;
Примерный объем пыльцы, приносимый в улей за определенный период времени.
Для определения типа пыльцы используется система машинного зрения (например, OpenCV). Цифровая камера проводит постоянную видео сьемку/захват изображения входа в улей. Момент, когда опылитель (пчела или шмель) заходит в улей, фиксируется, полученный кадр передается в вычислительный модуль.
Вычислительный модуль может быть расположен:
Встроен в видеокамеры (edge computing);
Рядом с устройством (edge computing);
Подключен к видеокамере кабелем (edge computing);
Расположен в “облаке” (cloud computing);
Находится в той же сети рядом (on premise computing).
Происходит сравнение пыльцы, обнаруженной на обножке с заранее известными видами пыльцы (например, из словаря изображений, по которому происходит сравнение объектов). Дополнительным фактором, повышающим точность определения, является то, что облачная платформа знает место, в котором установлен улей, соответственно, обладает информацией о том, какие растения произрастают в этой местности. Благодаря этому сравнение происходит только с образцами пыльцы, которые опылители могут достать в месте установки системы (радиус полета опылителей не далее 5-6 км). Для определения приблизительного объема пыльцы используется 3D-видеокамера с возможностью измерения глубины изображения (например, Intel RealSense), анализируется глубинная картинка, объем пыльцы считается как разность объема 3D-модели пчелы с текущей 3D-моделью.
Для определения проблем, заболеваний, наличия клеща Варроа на пчелах, в дополнении к контролю за активностью пчелиных или шмелиных семей и определению пыльцы, также предлагается использовать средства видеонаблюдения с применением компьютерного зрения (распознавание образов) для распознавания наличия заболеваний на теле пчелы, например, клеща или клещей.
Для определения клеща используется анализ изображений, полученных от видео-сенсора, направленного на вход в улей. За счет того, что при входе в улей насекомое поворачивается к камере разными сторонами, получают изображения опылителя с нескольких сторон. Учитывая то, что опылитель входит и выходит из улья многократно в течении светового дня, можно говорить о том, что видео сенсор получает практически круговую картину опылителя. Для анализа используется система машинного зрения и нейронная сеть, специально обученная на более чем миллионе изображений, на которых присутствует клещ.
Вычислительный модуль может определить относительную “заклещеванность”, по сравнению с другими ульями.
Таким образом, в облачную платформу транслируются только кадры, на которых с большой долей вероятности обнаружен клещ. Такие фотографии направляются пользователю системы, который уже сам принимает решение о дальнейшей судьбе опылителей (лечение улья, перенос улья, в крайних случаях уничтожение улья).
Определение наличия заболевания в виде клеща Варроа на спине пчелы также будет осуществляться аналогичным образом при помощи видеокамеры, распознавания образов, компьютерного зрения.
Подготовка к роению пчел также выявляется при помощи распознавания образов, получаемых с камер видеонаблюдения. В случае обнаружения признаков роения пчел или слета пчел в неизвестном направлении (Colony Collapse Disorder), в облачную платформу отправляется сигнал с последующей нотификацией (уведомлением) специалиста для принятия мер по устранению возможной потери пчелиной семьи.
Для контроля акустического фона используется микрофон, позволяющий получить информацию о спектральных характеристиках фона, тем самым получить информацию о возможном начале периода роения пчелиной семьи. При роении часть пчел улетает из улья что сказывается на работоспособности улья, опылении и урожае сельскохозяйственных культур, урожае меда.
Роение в улье определяется благодаря наличию видеосенсора/видеокамеры и микрофона (микрофон может располагаться как внутри улья, так и снаружи). Видео сенсор в некоторых случаях способен зафиксировать аномальное поведение опылителей, которые кружатся вокруг входа, однако не входят внутрь, а установленный микрофон способен распознать частоты, на которых происходит «пение матки», а также гул, который создают опылители, готовящиеся к роению.
Данные, получаемые со средств видеонаблюдения и микрофона, также будут передаваться на облачную платформу для последующего анализа и предоставления результатов пчеловоду или специалисту защищенного грунта на клиентское устройство.
Автоматическая удаленная аналитика и диагностика состояния и активности пчелиной или шмелиной семьи с использованием IoT устройств также поможет пчеловодам и сотрудникам тепличных хозяйств в обслуживании ульев.
Положение улья в пространстве, удары по улью позволяют определить, есть ли внешнее механическое воздействие на улей (падение от сильного ветра, забрался медведь или грабители и т.п.). Если улей упал, то пчелы не будут опылять. Также на основании данной информации можно определить, как часто осматривают улей, заглядывают внутрь пчелиного или шмелиного улья для проверки состояния внутри улья – расплод, количество корма, меда (для пчел). Частые проверки приводят насекомых в стрессовое состояние. Облачная платформа может направлять в таких случаях соответствующие уведомления на клиентские устройства.
Облачная платформа при определении качества опыления сельскохозяйственных культур пчелами будет учитывать:
Контроль условий содержания пчел;
Контроль роения;
Учет месторасположения отдельных ульев;
Учет месторасположения пасеки;
Пасечный журнал пчеловода;
Рациональное прогнозирование медосборов при подборе мест для размещения пасек;
Разработка маршрутов перевозки пасек;
Прогнозирование предстоящего медосбора обследуемого массива;
Выбор пород пчел для определенной природно-климатической местности;
Определение вида принесенной в улей пыльцы;
Подсчет количества принесенной в улей пыльцы.
Облачная платформа при определении качества опыления сельскохозяйственных культур шмелями будет учитывать:
• Контроль условий содержания шмелей;
Учет месторасположения отдельных ульев;
Карту расположения ульев в теплице, вертикальной фермы, фруктовом саду;
Жизненный цикл улья;
Прогноз замены ульев на новые;
• Заказ новых ульев;
• Определение вида принесенной в улей пыльцы;
Подсчет количества принесенной в улей пыльцы;
Рекомендации по уходу.
Можно проводить сравнительный анализ количества собранного меда с тех или иных культур в различных местностях и тем самым определять качество опыления.
Для выявления и оценки новых медоносных районов производится проведение видового и количественного учета медоносной растительности при помощи:
Космическая съемка земли;
Аэрофотосъемка;
Дроны;
Экспедиции.
Интеграция с картографическими сервисами и федеральными и региональными картами посевов поможет:
Рационально прогнозировать медосбор при подборе мест для размещения пасек;
Прогнозировать медосбор;
Своевременно уведомлять специалистов, пчеловодов, федеральную службу по ветеринарному и фитосанитарному надзору о предстоящей обработке полей химикатами, для снижения риска гибели пчел;
Контролировать опыление сельскохозяйственных культур.
Интеграция с федеральными и региональными сервисами, осуществляющими ветеринарный контроль, поможет:
Контролировать расположение пасек и соблюдение правил размещения согласно Ветеринарных правил содержания медоносных пчел;
Контроль и сохранение генофонда пчел;
Контроль карантинных и профилактических мероприятий на пасеке;
Контроль происхождения продукции пчеловодства.
Сравнительную оценку, анализ поведения, качества опыления сельскохозяйственных культур и здоровья (клещ Варроа и т.п.) пчелиных или шмелиных семей предлагается дополнить данными, получаемыми с других близлежащих пчелиных или шмелиных пасек и предприятий защищенного грунта, а также пасек из других регионов. Это позволит повысить точность определения состояния той или иной пчелиной или шмелиной семьи, а также своевременно уведомлять пчеловода и специалистов защищенного грунта о наличии проблем в пчелиных или шмелиных ульях.
Сравнительная оценка качества опыления помогает повышать урожайность в зависимости от региона, от опыляемой культуры, а также подбирать тех или иных опылителей, способных увеличить урожайность в заданных условиях.
В случае доступности информации об урожайности система способна выявлять корреляционные факторы между урожайностью сельскохозяйственной культуры, количеством собранного меда, а также собираемой пыльцы.
В некоторых случаях, анализ собранного урожая может быть доступен для системы путем вноса информации пользователем о собранном урожае в тепличном комбинате, предприятии защищенного грунта, а для открытых садов анализ урожайности будет коррелировать с кол-вом заготовленного пчелами меда.
Таким образом алгоритм сопоставляет данные от датчиков и строит прогнозную модель урожайности. Например: если на пасеке А, находящейся в Ростовской области собрано 20 кг меда с улья, а на соседней пасеке Б собрано 40 кг меда, и, при этом, обе пасеки нацелены на опыление одной и той же выращиваемой культуры, то система анализирует количество заготовленного меда, рассчитывает медоносность на гектар посевов и может прогнозировать повышенный урожай в садах, который опыляла пасека Б.
В случаях, когда количество собранного урожая в тепличных комбинатах, предприятиях защищенного грунта, промышленных пасеках, сельскохозяйственных предприятиях является коммерческой тайной и не доступно, метрикой качества опыления может служить количество собранного меда и пыльцы.
Информация о кол-ве собранного меда с пасек получается посредством измерения веса улья. Изначально улей с пчелами устанавливается на специальную весовую платформу, начальный вес улья с пчелами и пустыми рамками считается за точку отсчета (ноль). Дальнейшее изменение веса позволяет судить о кол-ве меда в рамках. Данная информация передается в облачную систему, если пользователь внес в систему информацию относительно количества и вида рамок, установленных в каждом конкретном улье, то система может давать рекомендации относительно откачки меда из рамок. Анализу подлежит прирост веса, получаемый от весовой платформы.
Также возможно составлять прогноз урожая сельскохозяйственных культур по динамике сбора меда и пыльцы.
Кроме того, облачная платформа позволяет выбирать оптимальных поставщиков шмелиных семей для опыления сельскохозяйственных культур в защищенном грунте, а специалистам вырабатывать свои методики опыления сельскохозяйственных культур при помощи пчелиных или шмелиных семей.
Система может сравнивать разных опылителей и делать выводы о том, что, например, для опыления томатов больше подходят шмели производителя А, ульи которых необходимо заменять 1 раз в N недель, а для опыления плодово-ягодных культур (садов) лучше использовать пчел от производителя B, так как именно данный сорт в данной местности показывает наибольшую эффективность опыления, определенную по пыльце и активности опылителей. Исходя из этих данных система способна заранее рекомендовать, каких именно опылителей стоит использовать в данной местности, а также сравнивать качество опыления, производимого опылителями разных производителей.
Настоящее изобретение позволяет произвести оценку состояния отдельного пчелиного или шмелиного улья, а также оценить состояние пасеки или предприятия защищенного грунта в целом.
Связь датчиков с картой посевов происходит посредством внесения в информационный справочник облачной платформы информации о культурах, выращиваемых в радиусе 5-6 км относительно пчелиного улья, либо информации о культуре, выращиваемой в отделении тепличного комбината, предприятии защищенного грунта на котором установлен улей с опылителями.
Сравнительный анализ ульев, расположенных в различных географических локациях (в том числе и в защищенном грунте), позволяет предоставлять рекомендации специалистам:
по условиям содержания;
обслуживанию ульев в зависимости от сезона/ времени года;
замене ульев;
подборе пород пчел или шмелей для опыления сельскохозяйственных культур;
перемещению пасек в новые локации для получения большего урожая сельскохозяйственных культур и повышению сбора меда (карта посевов может быть использована для составления маршрутов для кочевых пасек).
Передача данных от устройств до облачной платформы или вычислительного модуля происходит посредством сети интернет, либо GSM, либо LTE (NB- Iot, CAT M), WCDMA. Все данные структурированы в массивы и защищены стандартными протоколами TLS, SSL. В случае использования системы в местах, имеющих отдельные требования к шифрованию и защите данных на территории Российской Федерации, используется шифрование по ГОСТ 34.12-2018, ГОСТ Р 34.12-2015, RFC 7801.
Для передачи данных между устройствами системы используют модули связи с сетью интернет (Lorawan, Bluetooth, Wi-fi, Zigee, GSM,  WCDMA, LTE, NB-IoT, Спутниковой связи Iridium, Ethernet, USB, RS-485).
В качестве клиентских устройств возможно использовать смартфоны, компьютеры и другие электронные устройства, имеющие возможность подключения к облачной платформе в сети интернет. Возможна интеграция с используемыми ERP системами предприятий через API.
Определение местоположение объектов может осуществляться с помощью спутниковых систем навигации (GPS/Glonass/Galileo/Beidou), или по координатам базовых станций операторов сотовой связи (GSM/ WCDMA/LTE/ NB-IoT).
На Фиг. 1 представлен вариант архитектуры IoT-улья с IoT-устройствами, с помощью которых получают температуру, влажность внутри и снаружи улья, уровень углекислого газа внутри улья, видео изображения пчел или шмелей, влетающих и вылетающих из улья, акустический фон и вибрации внутри и снаружи улья; вес улья, координаты расположения улья на местности. IoT-платформа интегрирована с картографическими сервисами, картами посевов, картами и сервисами фитосанитарного и ветеринарного контроля (Фиг. 2). С помощью IoT-платформы обрабатывают данные, полученные от IoT-устройств, и получают данные о состоянии натуральных опылителей (активности, роении, здоровье), количестве собранной пыльцы и/или меда, сельскохозяйственных культурах, опыляемых пчелами или шмелями; получают данные об опыляемых территориях на основе сопоставления координат расположения улья на местности и данных карт посевов, определяют качество опыления сельскохозяйственных культур вблизи улья, осуществляют мониторинг и контроль опыления сельскохозяйственных культур на основании полученных данных; передают полученные данные мониторинга и контроля опыления сельскохозяйственных культур на устройство пользователя. Активность натуральных опылителей определяют на основе температуры, влажности внутри и снаружи улья, уровне углекислого газа внутри улья, данных видеонаблюдения внутри и снаружи улья. Заболевания натуральных опылителей, количество собранной пыльцы, сельскохозяйственные культуры, опыляемые натуральными опылителями, определяют на основе данных видеонаблюдения внутри и снаружи улья. Роение натуральных опылителей определяют на основе данных видеонаблюдения внутри и снаружи улья и акустического фона внутри и снаружи улья. Количество собранного меда определяют на основе веса улья.
На Фиг. 3 представлена общая схема вычислительного устройства (300), обеспечивающего обработку данных, необходимую для реализации заявленного решения.
В общем случае устройство (300) содержит такие компоненты, как: один или более процессоров (301), по меньшей мере одну память (302), средство хранения данных (303), интерфейсы ввода/вывода (304), средство В/В (305), средства сетевого взаимодействия (306).
Процессор (301) устройства выполняет основные вычислительные операции, необходимые для функционирования устройства (300) или функциональности одного или более его компонентов. Процессор (301) исполняет необходимые машиночитаемые команды, содержащиеся в оперативной памяти (302).
Память (302), как правило, выполнена в виде ОЗУ и содержит необходимую программную логику, обеспечивающую требуемый функционал.
Средство хранения данных (303) может выполняться в виде HDD, SSD дисков, рейд массива, сетевого хранилища, флэш-памяти, оптических накопителей информации (CD, DVD, MD, Blue-Ray дисков) и т.п. Средство (303) позволяет выполнять долгосрочное хранение различного вида информации.
Интерфейсы (304) представляют собой стандартные средства для подключения и работы с серверной частью, например, USB, RS232, RJ45, LPT, COM, HDMI, PS/2, Lightning, FireWire и т.п.
Выбор интерфейсов (304) зависит от конкретного исполнения устройства (300), которое может представлять собой персональный компьютер, мейнфрейм, серверный кластер, тонкий клиент, смартфон, ноутбук и т.п.
В качестве средств В/В данных (305) в любом воплощении системы должна использоваться клавиатура. Аппаратное исполнение клавиатуры может быть любым известным: это может быть, как встроенная клавиатура, используемая на ноутбуке или нетбуке, так и обособленное устройство, подключенное к настольному компьютеру, серверу или иному компьютерному устройству. Подключение при этом может быть, как проводным, при котором соединительный кабель клавиатуры подключен к порту PS/2 или USB, расположенному на системном блоке настольного компьютера, так и беспроводным, при котором клавиатура осуществляет обмен данными по каналу беспроводной связи, например, радиоканалу, с базовой станцией, которая, в свою очередь, непосредственно подключена к системному блоку, например, к одному из USB-портов. Помимо клавиатуры, в составе средств В/В данных также может использоваться: джойстик, дисплей (сенсорный дисплей), проектор, тачпад, манипулятор мышь, трекбол, световое перо, динамики, микрофон и т.п.
Средства сетевого взаимодействия (306) выбираются из устройств, обеспечивающих сетевой прием и передачу данных, например, Ethernet карту, WLAN/Wi-Fi модуль, Bluetooth модуль, BLE модуль, NFC модуль, IrDa, RFID модуль, GSM модем и т.п. С помощью средств (305) обеспечивается организация обмена данными по проводному или беспроводному каналу передачи данных, например, WAN, PAN, ЛВС (LAN), Интранет, Интернет, WLAN, WMAN или GSM, 3G, 4G, 5G.
Компоненты устройства (300) сопряжены посредством общей шины передачи данных (307).
В настоящих материалах заявки представлено предпочтительное раскрытие осуществления заявленного технического решения, которое не должно использоваться как ограничивающее иные, частные воплощения его реализации, которые не выходят за рамки испрашиваемого объема правовой охраны и являются очевидными для специалистов в соответствующей области техники.
Специалисту в данной области техники должно быть понятно, что различные вариации заявляемого способа и системы не изменяют сущность изобретения, а лишь определяют его конкретные воплощения и применения.