Ergebnisse:
Die zweite Testphase von Anfang Juni bis Juli war etwas durchwachsen. Immerhin die erste asiatische Hornisse wurde gesichtet – aber leider nicht korrekt klassifiziert, da fälschlicherweise eine Wespe den AH-Stempel bekommen hat:
Die Erhöhung des Konfidenz-Intervalls auf 90 % hat falsches Rauschen unterdrückt, jedoch werden (wie oben) nach wie vor viele Fliegen und Wespen als europäische und asiatische Hornissen klassifiziert. Es ist zwar nach wie vor früh in der Saison und zu diesem Zeitpunkt sind Hornissen eher auf Proteinsuche für die Larven als auf Kohlenhydrate aus, dennoch muss über einen Austausch der Lock-Flüssigkeit nachgedacht werden, um mehr Insekten anzulocken. Dies wird den Juli nochmal weiter beobachtet.
Die Stationen stehen nach wie vor gut da und auch die vorigen Änderungen haben sich als Wirksam erwiesen, sodass alle Stationen permanent erreichbar sind und Events erzeugen.
Anpassungen Hardware:
Zwar wurde sich bei dem ersten Entwurf durchaus Gedanken gemacht, dass die Stationen Wind & Wetter ausgesetzt sind, jedoch sind die Haushalts-Gummis, welche die Flaschen mit der Lockflüssigkeit von unten gegen die Holzplatte drücken, nicht für häufigen Temperaturwechsel gemacht. Bei zwei der vier Stationen sind diese bereits nach 2 Wochen gerissen. Nachdem die Lock-Flüssigkeit bislang jedoch nur gering verdunstet ist und die erste Füllung vermutlich bis zum Ende der Saison halten wird, wurde nun ein Kabelbinder um den Flaschenhals gelegt, um ein Durchrutschen der Flasche zu verhindern.
Anpassungen Software:
Das Bild oben zeugt eine deutliche Schwachstelle. Bisher konnte das System pro Kamerabild nur ein einziges Insekt verfolgen – es nahm immer das erste bewegte Objekt und ignorierte alle anderen. Der Problematik war bekannt, wurde aber bislang erstmal zurückgestellt.
Mit dem Juli Update wird auf Multi-Object-Tracking umgebaut: Jedes erkannte Insekt bekommt jetzt eine eigene, über die Frames stabile ID und wird einzeln verfolgt. Die Zuordnung „welche Bewegung gehört zu welchem Track?“ passiert über einen leichtgewichtigen Abgleich von Position und Überlappung der Bewegungsboxen – ganz ohne den rechenintensiven Bild-Tracker von vorher, was auf dem Raspberry Pi Rechenleistung spart. Die KI-Arterkennung (VespAI) läuft weiterhin sparsam, aber pro Frame nur noch einmal und wird dann gezielt dem passenden Track zugeordnet. Technisch wurde der bisherige Einzelobjekt-Zustand durch eine Track-Struktur und ein separates Zuordnungs-Modul ersetzt; die Verarbeitungspipeline liefert jetzt pro Bild eine Liste von Ereignissen statt nur eines. Die Änderungen liegen in einem neuen Branch feature/multi-tracking und können damit auf den Prototypen getestet und bei Problemen leicht zurückgeändert werden.