基于K-Means算法的蜂群分蜂行为分析
由于蜜蜂的活动,导致蜂巢中不同区域的温度不同.分蜂前,蜜蜂的准备分蜂活动,会使得蜂群的温度会有所上升.其中存在一个灵敏温度点,其温度变化与分蜂前巢内温度变化最敏感.本文设计了一款基于STM32F103VET6和WiFi技术的智能温湿度采集终端.使用单总线温湿度传感器DHT11采集实时温湿度,主控芯片STM32F103VET6完成温湿度数据的处理,并且在智能手机客户端的读数请求下,通过串口WiFi模块,将数据实时地无线传输到手机客户端,手机客户端记录并存储采集到的温湿度数据,并基于K-Means算法分析分蜂行为,实现分蜂预警.测试结果表明,本文设计的系统能准确记录蜂巢温度,并进行分蜂行为的分析.
蜜蜂蜂群 分蜂行为 温度监测 预警机制 K-均值聚类算法
郭斌 孔亚广 游兆彤
杭州电子科技大学,310018 浙江省农业科学院,310021
国内会议
山东济宁
中文
59-63
2016-03-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）