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BeeMonitor: Arduino Nano 33 BLE Senseで実現するスマート養蜂管理システム

プロジェクト概要

養蜂家の作業負担を軽減し、蜂群の健康状態と分蜂(スワーミング)を遠隔監視するIoTシステムです。Arduino Nano 33 BLE Senseの内蔵マイク・温湿度センサーとTinyML(Edge Impulse)を活用し、蜂の羽音スペクトルから女王蜂の有無・分蜂兆候をリアルタイム判定。Bluetooth Low Energyでスマートフォンアプリにデータを送信し、巣箱を開けずに状態把握を可能にします。

システム構成

構成要素詳細
マイコンArduino Nano 33 BLE Sense (内蔵: マイク、温湿度センサーHTS221、BLE)
機械学習Edge Impulse Studioで構築したニューラルネットワークモデル(スペクトログラム入力)
通信Bluetooth Low Energy (BLE) - 巣箱内デバイスとスマホ間
モバイルアプリAndroid Studio製ネイティブアプリ (APK提供、GitHub公開)
電源リチウムイオン電池等(低消費電力設計で数日〜数週間駆動)

検出対象イベント(3クラス分類)

機械学習モデル構築フロー (Edge Impulse)

  1. データ収集: 内蔵マイクで蜂の羽音を録音(女王蜂あり/なし/分蜂の各状態)
  2. スペクトル解析: スペクトログラム(メルフィルタバンク等)で時周波数特徴抽出
  3. モデル訓練: 1D-CNN等のニューラルネットワークで分類器訓練
  4. 評価・検証: 混同行列・F1スコアで性能確認(目標: 分蜂検出率>90%)
  5. デプロイ: Arduinoライブラリ(.zip)として書き出し、Nano 33 BLE Senseに書き込み

省電力設計

Androidアプリ機能

DIY構築手順

  1. Arduino IDEインストール (公式サイト)
  2. 提供の.inoスケッチとei-smartbees-arduino-1.0.6.zipライブラリを導入、Nano 33 BLE Senseに書き込み
  3. Android端末にAPKファイルをインストール (GitHubリリース)
  4. デバイスを巣箱内に設置(防湿・防水ケース推奨)
  5. アプリでBLE接続し、データ取得開始

今後の改善計画

リソースリンク

製造プロセス

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