Padrões Bioacústicos como Identificadores Precisos da Presença de Rainha em Colmeias de Abelhas Melíferas

Ícaro De Lima Rodrigues, D. B. D. Melo, Daniel Arnóbio Dantas Da Silva, Yves Rybarczyk, Danielo G. Gomes
{"title":"Padrões Bioacústicos como Identificadores Precisos da Presença de Rainha em Colmeias de Abelhas Melíferas","authors":"Ícaro De Lima Rodrigues, D. B. D. Melo, Daniel Arnóbio Dantas Da Silva, Yves Rybarczyk, Danielo G. Gomes","doi":"10.5753/wcama.2022.222913","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"A abelha rainha é a responsável pelo crescimento, renovação e estabilidade organizacional da sua colônia. Para saber se uma rainha melífera está presente na colmeia, o apicultor tem de abri-la, o que estressa as abelhas, destrói parte do ninho e provoca morte de operárias. Classificar a presença da rainha através do seu zumbido, por exemplo, é um método de inspeção não-invasivo e pode manter o bem-estar da colônia. Porém, padrões bioacústicos geram um volume considerável de dados. A utilização de classificadores incrementais com uma taxa de gravação diária pode manter a eficiência e reduzir este gargalo. Neste artigo, avaliamos de forma sistemática o desempenho de três classificadores incrementais: Hoeffding Tree, Random Forest e Naive Bayes. Destes três classificadores, o destaque foi o Naive Bayes com 10 janelas de 1 s /dia, tempo de resposta de somente 0,93 s e acurácia média de 97%.","PeriodicalId":127197,"journal":{"name":"Anais do XIII Workshop de Computação Aplicada à Gestão do Meio Ambiente e Recursos Naturais (WCAMA 2022)","volume":"33 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2022-07-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Anais do XIII Workshop de Computação Aplicada à Gestão do Meio Ambiente e Recursos Naturais (WCAMA 2022)","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.5753/wcama.2022.222913","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

Abstract

A abelha rainha é a responsável pelo crescimento, renovação e estabilidade organizacional da sua colônia. Para saber se uma rainha melífera está presente na colmeia, o apicultor tem de abri-la, o que estressa as abelhas, destrói parte do ninho e provoca morte de operárias. Classificar a presença da rainha através do seu zumbido, por exemplo, é um método de inspeção não-invasivo e pode manter o bem-estar da colônia. Porém, padrões bioacústicos geram um volume considerável de dados. A utilização de classificadores incrementais com uma taxa de gravação diária pode manter a eficiência e reduzir este gargalo. Neste artigo, avaliamos de forma sistemática o desempenho de três classificadores incrementais: Hoeffding Tree, Random Forest e Naive Bayes. Destes três classificadores, o destaque foi o Naive Bayes com 10 janelas de 1 s /dia, tempo de resposta de somente 0,93 s e acurácia média de 97%.
生物声学模式作为蜂箱中蜂王存在的精确识别
蜂王负责蜂群的成长、更新和组织稳定。为了知道蜂巢里是否有蜂王,养蜂人必须打开蜂巢,这会给蜜蜂带来压力,破坏部分蜂巢,导致工蜂死亡。例如,通过蜂王的嗡嗡声来分类蜂王的存在是一种非侵入性的检查方法,可以维持蜂群的健康。然而,生物声学模式产生了大量的数据。使用具有每日记录速率的增量分类器可以保持效率并减少这一瓶颈。在本文中,我们系统地评估了三种增量分类器的性能:霍夫丁树、随机森林和朴素贝叶斯。在这三个分类器中,最突出的是Naive贝叶斯,10个窗口1秒/天,响应时间仅为0.93秒,平均准确率为97%。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 求助全文
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:604180095
Book学术官方微信