Hochschule Trier, Umwelt-Campus Birkenfeld
+49 6782 17-1727
g.dartmann@umwelt-campus.de

Komplexe Projekte

IoT-Bienenstock mit Anomalieerkennung

Dieses Projekt verfolgt das Ziel, verschiedene Anomalien in einem Bienenstock zu erkennen um den Imker frühzeitig zu informieren. In Zusammenarbeit mit unseren Projektpartnern wurde dafür ein Bienenstock mit verschiedenen Sensoren ausgestattet. Die generierten Daten werden mittels eines Mikrokontrollers in einer Cloud (Internet of Things – IoT) abgespeichert, um durch einen Auswertealgorithmus auf Basis Künstlicher Intelligenz (KI) Handlungsempfehlungen für Imker zu generieren.

Je nach Charakteristik der Daten unterscheidet die KI zwischen Vandalismus, Wespenangriff, Gärungsgefahr Honig, Schwärmen und Gefahr für den Nachwuchs. Im Falle der Erkennung einer Anomalie wird, je nach Umsetzung, eine E-Mail oder SMS an den Imker gesendet, sodass dieser direkt reagieren kann ohne wertvolle Zeit zu verlieren.

Die nachfolgenden Graphen zeigen AKTUELLE LIVEDATEN aus unserem Bienenstock. Die Werte sind bisher nicht kalibriert, eignen sich jedoch, um Tendenzen zu erkennen. Die Messung des Gewichts, des Geruchs und des Flugverhaltens sind bisher nur prototypisch umgesetzt. Den Geruch ermitteln wir mithilfe eines VOC-Sensors, der schon zur Unterscheidung verschiedener Getränke genutzt wurde.

Die oben dargestellten Livedaten des Bienenstocks werden durch verschiedene Sensoren erfasst. Die Messergebnisse der Sensoren werden mithilfe des IoT-Octopus-Boards gesammelt und im Minutentakt über MQTT an den als Basisstation eingesetzten Raspberry Pi übermittelt. Dort werden die Daten über Node-RED weiter verarbeitet.


Sensoren:

  • BME280 von Bosch (Äußere Temperatur- und Luftfeuchtigkeitsmessung)
  • BME680 von Bosch (Innere Temperatur-, Luftfeuchtigkeits- und Gasmessung)
  • Sparkfun APDS9960 Gesten Sensor (Anzahl der Flüge)
  • Drucksensoren (Gewichtsmessung)

IoT-Octopus-Board:

Der IoT-Octopus ist ein am Umwelt-Campus entwickeltes Microcontroller-Board. Durch eine Steckverbindung z. B. an A0 oder I2C können eine Vielzahl von Sensoren einfach in Betrieb genommen werden. In unserem Fall werden je ein BME280, BME680 und APDS9960 über die Schnittstelle I2C genutzt. Die Drucksensoren werden über den A0 Pin angeschlossen. Der Octopus kann über das, in unserem IoT²-Pilotyzer Softwarepaket integrierten, Programm Ardublockly mithilfe grafischer Bausteine programmiert werden.


Ardublockly:

Ardublockly erlaubt Menschen ohne Programmiererfahrung, durch einfaches zusammenziehen von Blöcken, ein Programm zum „Puzzlen“, ein Programm zu erstellen. Sicherlich ist algorithmisches Denken erforderlich, allerdings werden den ungeübten Nutzern syntaktische Besonderheiten wie Klammern und Semikolons erspart.
Ein kleines Beispielprogramm zur Abfrage der Temperatur über den BME280 und der Gas Werte über den BME680 finden Sie links. Die erfassten Werte werden per MQTT, einem Brokerbasierten, einfach zu nutzenden Industrieprotokoll versendet.


Node-Red:

Node-Red erlaubt die Organisation und Manipulation von Daten in Flussdiagrammen. Die Daten können in sogenannten Knoten verarbeitet werden.
Hierfür werden in unserer Anwendung Funktionen wie z. B. der Eintrag in einer Datenbank oder der Reset des Raspberry Pi genutzt. Node-RED erlaubt die Definition eigener Funktionen, über die alle Peripheriegeräte eines Rechners angesteuert werden können. Ebenso können Programme in verschiedenen Programmiersprachen aufgerufen werden. So können die Daten mit maschinellen Algorithmen wie DBSCAN oder SVM ausgewertet werden um Anomalien zu erkennen, die dann per E-Mail an den Imker versendet werden.