Computação em Borda para o Monitoramento de Abelhas: Detecção da Ausência da Rainha por Análise de Áudio
Resumo
A preservação das abelhas é essencial para a biodiversidade, e a presença da abelha-rainha é crucial para a organização da colmeia. Utilizando a computação em borda esse trabalho propõe um método para detectar sua ausência por meio da análise de áudios da colmeia de forma rápida, viável e acessível. As gravações foram processadas, extraindo-se características acústicas relevantes, utilizadas na classificação por Naive Bayes, KNN, MLP e Random Forest. Esses algoritmos alcançaram acurácias que variam de 87,66% até 97,54%. O MLP foi escolhido para implementação em microcontrolador, onde atingiu 88,50% de precisão com um tempo médio de inferência de 109 ms.Referências
Abdul, Z. K. and Al-Talabani, A. K. (2022). Mel frequency cepstral coefficient and its applications: A review. IEEE Access, 10:122136–122158.
Braga, R., A., G. Gomes, D., Rogers, R., E. Hassler, E., M. Freitas, B., and A. Cazier, J. (2020). A method for mining combined data from in-hive sensors, weather and apiary inspections to forecast the health status of honey bee colonies. Computers and Electronics in Agriculture, 169:105161.
Danieli, P. P., Addeo, N. F., Lazzari, F., Manganello, F., and Bovera, F. (2024). Precision beekeeping systems: State of the art, pros and cons, and their application as tools for advancing the beekeeping sector. Animals, 14(1).
Giannakopoulos, T. (2015). pyaudioanalysis: An open-source python library for audio signal analysis. GitHub repository, [link].
Kanelis, D., Liolios, V., Papadopoulou, F., Rodopoulou, M.-A., Kampelopoulos, D., Siozios, K., and Tananaki, C. (2023). Decoding the behavior of a queenless colony using sound signals. Biology, 12(11).
Lai, L., Suda, N., and Chandra, V. (2018). Cmsis-nn: Efficient neural network kernels for arm cortex-m cpus. arXiv preprint arXiv:1801.06601.
Lu, Y., Hong, W., Fang, Y., Wang, Y., Liu, Z., Wang, H., Lu, C., Xu, B., and Liu, S. (2024). Continuous monitoring the queen loss of honey bee colonies. Biosystems Engineering, 244:67–76.
Otesbelgue, A., Rodrigues, I., dos Santos, C., Gomes, D., and Blochtein, B. (2025). The missing queen: a non-invasive method to identify queenless stingless bee hives. In Apidologie. Springer.
Pedregosa, F., Varoquaux, G., Gramfort, A., Michel, V., Thirion, B., Grisel, O., Blondel, M., Prettenhofer, P., Weiss, R., Dubourg, V., Vanderplas, J., Passos, A., Cournapeau, D., Brucher, M., Perrot, M., and Duchesnay, E. (2011). scikit-learn: Machine learning in Python.
Pires, C. S. S., Pereira, F. d. M., Lopes, M. T. d. R., Nocelli, R. C. F., Malaspina, O., Pettis, J. S., and Teixeira, E. W. (2016). Enfraquecimento e perda de colônias de abelhas no brasil: há casos de ccd? Pesquisa Agropecuária Brasileira, 51(5):422–442.
Rodrigues, I., Melo, D., and Gomes, D. (2024). Bioacoustic dataset of sudden queen loss in an apis mellifera l. honeybee colony. In Anais do XV Workshop de Computação Aplicada à Gestão do Meio Ambiente e Recursos Naturais, pages 215–218, Porto Alegre, RS, Brasil. SBC.
Rodrigues, I., Melo, D., Silva, D., Rybarczyk, Y., and Gomes, D. (2022). Padrões bioacústicos como identificadores precisos da presença de rainha em colmeias de abelhas melíferas. In Anais do XIII Workshop de Computação Aplicada à Gestão do Meio Ambiente e Recursos Naturais, pages 11–20, Porto Alegre, RS, Brasil. SBC.
Santos, I. R. d., Araújo, F. H. D. d., and Magalhães, D. M. V. (2025). Análise comparativa de modelos de classificação de áudio de colmeias de abelhas em dispositivos portáteis android com onnxruntime. Brazilian Journal of Development, 11(2):e78007.
Schwartzbach, C. (2015). A transformada de fourier e o processamento eletrônico dos sinais.
Shlens, J. (2014). A tutorial on principal component analysis. arXiv preprint arXiv:1404.1100.
Braga, R., A., G. Gomes, D., Rogers, R., E. Hassler, E., M. Freitas, B., and A. Cazier, J. (2020). A method for mining combined data from in-hive sensors, weather and apiary inspections to forecast the health status of honey bee colonies. Computers and Electronics in Agriculture, 169:105161.
Danieli, P. P., Addeo, N. F., Lazzari, F., Manganello, F., and Bovera, F. (2024). Precision beekeeping systems: State of the art, pros and cons, and their application as tools for advancing the beekeeping sector. Animals, 14(1).
Giannakopoulos, T. (2015). pyaudioanalysis: An open-source python library for audio signal analysis. GitHub repository, [link].
Kanelis, D., Liolios, V., Papadopoulou, F., Rodopoulou, M.-A., Kampelopoulos, D., Siozios, K., and Tananaki, C. (2023). Decoding the behavior of a queenless colony using sound signals. Biology, 12(11).
Lai, L., Suda, N., and Chandra, V. (2018). Cmsis-nn: Efficient neural network kernels for arm cortex-m cpus. arXiv preprint arXiv:1801.06601.
Lu, Y., Hong, W., Fang, Y., Wang, Y., Liu, Z., Wang, H., Lu, C., Xu, B., and Liu, S. (2024). Continuous monitoring the queen loss of honey bee colonies. Biosystems Engineering, 244:67–76.
Otesbelgue, A., Rodrigues, I., dos Santos, C., Gomes, D., and Blochtein, B. (2025). The missing queen: a non-invasive method to identify queenless stingless bee hives. In Apidologie. Springer.
Pedregosa, F., Varoquaux, G., Gramfort, A., Michel, V., Thirion, B., Grisel, O., Blondel, M., Prettenhofer, P., Weiss, R., Dubourg, V., Vanderplas, J., Passos, A., Cournapeau, D., Brucher, M., Perrot, M., and Duchesnay, E. (2011). scikit-learn: Machine learning in Python.
Pires, C. S. S., Pereira, F. d. M., Lopes, M. T. d. R., Nocelli, R. C. F., Malaspina, O., Pettis, J. S., and Teixeira, E. W. (2016). Enfraquecimento e perda de colônias de abelhas no brasil: há casos de ccd? Pesquisa Agropecuária Brasileira, 51(5):422–442.
Rodrigues, I., Melo, D., and Gomes, D. (2024). Bioacoustic dataset of sudden queen loss in an apis mellifera l. honeybee colony. In Anais do XV Workshop de Computação Aplicada à Gestão do Meio Ambiente e Recursos Naturais, pages 215–218, Porto Alegre, RS, Brasil. SBC.
Rodrigues, I., Melo, D., Silva, D., Rybarczyk, Y., and Gomes, D. (2022). Padrões bioacústicos como identificadores precisos da presença de rainha em colmeias de abelhas melíferas. In Anais do XIII Workshop de Computação Aplicada à Gestão do Meio Ambiente e Recursos Naturais, pages 11–20, Porto Alegre, RS, Brasil. SBC.
Santos, I. R. d., Araújo, F. H. D. d., and Magalhães, D. M. V. (2025). Análise comparativa de modelos de classificação de áudio de colmeias de abelhas em dispositivos portáteis android com onnxruntime. Brazilian Journal of Development, 11(2):e78007.
Schwartzbach, C. (2015). A transformada de fourier e o processamento eletrônico dos sinais.
Shlens, J. (2014). A tutorial on principal component analysis. arXiv preprint arXiv:1404.1100.
Publicado
20/07/2025
Como Citar
BEZERRA, Jorge F. Ramos; BEZERRA, Sandy F. da Costa; RODRIGUES, Ícaro de Lima; SILVA JR., Elias Teodoro da; GOMES, Danielo G.; BRAGA, Antonio Rafael.
Computação em Borda para o Monitoramento de Abelhas: Detecção da Ausência da Rainha por Análise de Áudio. In: WORKSHOP DE COMPUTAÇÃO APLICADA À GESTÃO DO MEIO AMBIENTE E RECURSOS NATURAIS (WCAMA), 16. , 2025, Maceió/AL.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2025
.
p. 276-285.
ISSN 2595-6124.
DOI: https://doi.org/10.5753/wcama.2025.9205.
