大多數養蜂人仍然採用傳統的人工管理方式，包括定期觀察蜂箱門口附近區域蜜蜂的活動情況，但人工管理方式無法及時準確地了解蜂群狀況。因此，研究人員提出一套蜂箱自動監測系統，實現對蜂箱內蜜蜂群體狀態及周圍環境狀態的長期自動監測。

圖一﹑蜂巢監測系統

研究人員在蜂箱透過溫溼度感測器﹑聲音感測器結合視覺感測設備，並透過YOLOv5為底進行多蜂跟蹤演算法並建立BEE22多蜂追蹤資料集，發現蜂群早上5:00開始活動，並在11：00達到活動量高峰。Abrol 等研究發現濕度對蜂群的活動狀態有影響，且呈現負相關。在強降雨天氣下，蜜蜂的出勤率會下降。當振幅在500 dB至2000 dB之間，蜂巢中心溫度在25 °C至37 °C之間，濕度在48%至67%之間時，蜂群的活動量也會相應增加。

圖二﹑多蜂追蹤演算法框架

此篇研究之研究地點為中國福建省福州，中國養蜂場主要飼養的蜜蜂為中華蜜蜂(中國原生種)及西洋蜜蜂；而台灣養殖的蜜蜂則是而台灣養殖的蜜蜂則是以西洋蜜蜂為主，東方蜂(台灣原生種)僅少量飼養。台灣的養蜂場於西部沿海低海拔地區，常見蜂蜜為龍眼蜜及荔枝蜜。福建省福州位於中國東南沿海，屬亞熱帶季風氣候，其氣候與海拔特徵與台灣部分地區相似，蜜源植物以龍眼、荔枝、柑橘等為主，也與台灣部分地區相似。或許台灣的養蜂場可參考此智慧監控系統協助管理養蜂場，幫助產業轉型。

參考文獻:
Y. Zheng et al., "Intelligent beehive monitoring system based on internet of things and colony state analysis," Smart Agricultural Technology, vol. 9, 2024, Art. no. 100584.