蜂巢箱遠端監測系統結合AI精準預測花期

養蜂管理與花期掌握之背景

　　人類養蜂已有超過八千年的歷史，養蜂不僅為社會供應蜂蜜、花粉與蜂蠟等產品，更依賴蜜蜂授粉以維持作物生產。然而花期受季節、降雨量與溫度變化影響，且傳統巡視耗時費力，蜂巢箱產量與授粉效率難以即時準確掌握。

蜂巢箱遠端監測系統設計

　　西班牙科爾多瓦大學(University of Córdoba)的研究團隊設計了一套整合重量感測器與 AI 分類演算法的蜂巢箱監測系統，每五分鐘記錄蜂巢箱重量、濕度與溫度數據，分析重量變化曲線，包含最小值、最大值、波形及淨重，結合蜜蜂出巢覓食、返回以及在外停留時間的行為模式，進一步推斷所處花期階段。

研究結果與應用情境

　　研究結果顯示該系統可遠端監測蜂巢箱是否出現異常或受捕食者干擾，且能準確預測花期，有效提高蜂蜜產量與採蜜效率。此外，透過遠端監控的行為分析，亦可大幅降低現地巡視的頻度與人力成本。

研究發表與應用定位

　　本研究發表於Computers and Electronics in Agriculture期刊，為養蜂管理提供新的技術工具，透過蜂巢箱監測系統結合 AI 運算，以科學數據預測花期，促進養蜂產業永續發展。

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