Ergebnisse:
Die erste Testphase von einem Monat ist um und wie zu erwarten gab es einigen Verbesserungsbedarf. Es gab bisher keine einzige Sichtung einer asiatischen oder europäischen Hornisse, obwohl durchaus schon welche gesichtet wurden. Es ist noch früh in der Saison, jedoch lassen sich so – logischerweise – keine Nester finden. Der Konfidenz-Schwellenwert der KI VespAI wurde bislang bewusst mit 75 % niedrig gehalten, um überhaupt Events zu generieren. Dies führte jedoch dazu, dass auch Spiegelungen, Wespen und sogar Ameisen als Hornissen klassifiziert wurden.
Anpassungen Hardware:
Außerdem hat sich gezeigt, dass zwei Stationen von Ameisen entdeckt und belagert werden. Das lässt sich schwer verhindern – die Dochte wurden jedoch nochmal mit einem Knoten etwas verdickt, damit Ameisen und andere Insekten keine Möglichkeit haben in die Flasche zu fallen.
Davon abgesehen, stehen die Stationen noch gut da – Befürchtungen, dass die lackierte Holzplatte verwittert oder Wasser in den Raspberry Pi laufen könnte haben sich bislang nicht bewahrheitet. Auch scheinen die Bierkisten schwer genug zu sein, dass der Wind diese bislang nicht verschieben und damit die Kompassrichtung ändern.
Anpassungen Software:
Bei der Software gibt es mehrere Anpassungen. Da die Stationen häufig etwas weiter von den WLAN-Routern entfernt stehen, ist des Öfteren die Verbindung abgebrochen und konnte erst mit einem Neustart der Raspberry Pi wieder hergestellt werden. Ein neuer Cronjob, der die Raspberry Pi jeden Morgen um 6 Uhr neu startet, behebt dieses Problem zuverlässig.
Darüber hinaus wird der Konfidenz-Schwellenwert der KI VespAI auf 90 % erhöht um Spiegelungen und Wespen zu filtern und eine Mindestgröße für das Tracking implementiert, damit kleine Insekten wie Ameisen keine Events mehr generieren.
Außerdem zeigte sich bei zwei Stationen eine schlechte Qualität der Bilder aufgrund unterschiedlicher Lichtverhältnisse und Flaschenposition. Dies wird durch eine Optimierung beim Autofokus mit einer neuen Variable für den Abstand und der Konvertierung des Farbschema RGB zu BGR korrigiert.
Zusätzlich wurde nochmal an den Detection-Settings geschraubt, um eine hoffentlich zuverlässigere Erkennungsrate zu bekommen.