Monitoring queen bee behaviors using image processing techniques

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. 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.