Détection, caractérisation et quantification des attaques de frelon asiatique sur l’abeille domestique par des méthodes de deep-learning et de vidéo-surveillance (DeepHornet)

Programme : Montpellier Université d’Excellence- MUSE (AAP-M2_KIM-Data&LifeScience)
Durée : 2020 - 2020

Mots clés

Frelon asiatique ; Vespa velutina ; Apis mellifera ; espèce invasive ; prédation ; comptages ; intelligence artificielle, deep-learning, réseaux de neurones

Résumé

Le frelon asiatique, Vespa velutina nigrithorax, redoutable prédateur d’insectes, a été introduit accidentellement en France en 2004 et est devenu une espèce invasive en Europe. Sa cible favorite est l’abeille domestique, Apis mellifera, qu’il chasse à l’affût devant les ruches, participant à son déclin au même titre que les pesticides, les parasites et le changement climatique. Il impacte la filière apicole et menace directement les services de pollinisation, et à terme les écosystèmes et leur biodiversité, l’agriculture et notre sécurité alimentaire. Alors que les recherches engagées pour le contrôler sont multiples, son impact sur les populations d’abeilles n’a jamais été précisément quantifié. Ce projet à l’interface de l’écologie appliquée et de l’intelligence artificielle vise à évaluer par des méthodes de vidéosurveillance et de deep-learning le taux de prédation d’abeilles domestiques journalier par le frelon asiatique au niveau d’un petit rucher. Il s’agit d’étudier le comportement des frelons et de dénombrer à partir de données vidéo issues de films pris sur les ruches le ratio captures/attaques dont sont victimes les abeilles au cours du temps et de rechercher les paramètres biotiques et abiotiques les plus à même d’influer sur le taux de prédation. La partie informatique du projet consiste à mettre en place des méthodes de traitement automatique de détection et de tracking d’objets dans les vidéos à base de Réseaux de Neurones Profonds pour fiabiliser les comptages de frelons et de captures d’abeilles enregistrés dans les vidéos.

Publications

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