IoTオーディオセンサーとRNNでミツバチの巣の強さを高精度にモニタリング

Honey Bee Colony Monitoring via Audio IoT Sensors, Tensorgrams and RNNs

ミツバチは農作物や野生植物の重要な花粉媒介者であり、その巣の強さを遠隔で監視することは重要です。従来の音響モニタリングでは、変調スペクトルから手作業で特徴量を抽出していましたが、時間的なダイナミクスが失われていました。本研究では、時間次元を保持した新しい「変調テンソルグラム」を提案し、これをCNNおよびCRDNNに入力します。公開データセットUrBAN（3,000時間以上の音声記録）を用いた実験で、従来法より精度と巣間一般化性能が向上し、ノイズの多い実環境での頑健性も改善しました。さらに、サリエンシーマップとGrad-CAMによる説明可能性分析により、変調スペクトルの時間ダイナミクスの重要性を示しました。