Auch in diesem Monat wurden leider keine asiatische Hornissen gesichtet. Daf\u00fcr sind die Stationen in M\u00fcnchen regelrecht von europ\u00e4ischen Hornissen belagert worden. Bedauerlicherweise ist die Klassifizierung durch YOLO nicht so genau wie erhofft und so gibt es viele False-Positives. <\/p>\n\n\n\n
Das Deaktivieren der automatischen Belichtung hat zudem zu stark \u00fcberbelichteten oder sehr dunklen Bilder gef\u00fchrt. Da die europ\u00e4ische Hornisse nachtaktiv ist und viele Events in den Morgen- und Abendstunden entstehen, wurde diese Einstellung nach einigen Tagen wieder auf automatisch zur\u00fcckgestellt. Das umstellten auf manuellen Zoom hat daf\u00fcr die Qualit\u00e4t der Bilder deutlich gesteigert. Nur die KI-Kamera von Pi-4 hat einen Hardware Zoom, der durch den komplizierten Einbau sehr schwer einzustellen ist.<\/p>\n\n\n\n
Der hei\u00dfe El Ni\u00f1o Sommer setzt au\u00dferdem den Stationen ganz sch\u00f6n zu. Der Kleber eines Kameramoduls ist geschmolzen und die Holzplatten zersplittern an den Ecken:<\/p>\n\n\n\n
![\"\"](\"https:\/\/hornet-radar.com\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/kamera-ausfall2.jpg\")
<\/figure>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\nAnpassungen Hardware:<\/strong><\/p>\n\n\n\n Das KI-Kameramodul von Station PI-4 wird analog zu den anderen Stationen durch ein Camera Module 3 ersetzt und die Kamera mit dem geschmolzenen Kleber wieder repariert. Au\u00dferdem wurden die \u00d6ffnung der Flasche mit der Lock-Fl\u00fcssigkeit tiefer geh\u00e4ngt, sodass die \u00d6ffnung der Flasche auf gleicher H\u00f6he wie das Anflugbrett ist und so einen Blick auf einen m\u00f6glichst ungekr\u00fcmmten Korpus der Hornissen erlaubt.<\/p>\n\n\n\n Anpassungen Software<\/strong>:<\/p>\n\n\n\n Im Kontakt mit dem englischen Forscherteam wurde ein Unterschied am Gr\u00f6\u00dfenverh\u00e4ltnis festgestellt und so werden Frames nun im Format 16:9 mit einer Aufl\u00f6sung von 1080p aufgenommen und vor Klassifizierung um den Faktor 0,75 verkleinert, was deutlich bessere Resultate verspricht.<\/p>\n\n\n\n Bisher konnte das System pro Kamerabild zudem nur ein einziges Insekt verfolgen \u2013 es nahm immer das erste bewegte Objekt und ignorierte alle anderen. Die Problematik war bekannt, wurde aber bislang erstmal zur\u00fcckgestellt. <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Ergebnisse: Auch in diesem Monat wurden leider keine asiatische Hornissen gesichtet. Daf\u00fcr sind die Stationen in M\u00fcnchen regelrecht von europ\u00e4ischen Hornissen belagert worden. Bedauerlicherweise ist die Klassifizierung durch YOLO nicht so genau wie erhofft und so gibt es viele False-Positives. Das Deaktivieren der automatischen Belichtung hat zudem zu stark \u00fcberbelichteten oder sehr dunklen Bilder gef\u00fchrt. … <\/p>\n
Mit dem Juli-Update wird auf Multi-Objekt-Tracking umgebaut: Jedes erkannte Insekt bekommt jetzt eine eigene, \u00fcber die Frames stabile ID und wird einzeln verfolgt. Zudem wird die YOLO Klassifizierung in einen eigenen Worker Daemon-Thread ausgelagert und auf 2 CPU-Kerne begrenzt, was genug Rechenkraft f\u00fcr das Tracking l\u00e4sst und die Performance deutlich verbessern sollte.<\/p>\n\n\n\n