Dispositif anti vespa velutina - Historique des versions

TSemeria le 28 mai 2024 à 19:59

2024-05-28T19:59:46Z

TSemeria : /* Programme de test */

2024-05-28T17:55:16Z

‎Programme de test

TSemeria : /* Fonction */

2024-05-27T20:13:45Z

‎Fonction

TSemeria le 27 mai 2024 à 20:13

2024-05-27T20:13:14Z

TSemeria le 27 mai 2024 à 20:02

2024-05-27T20:02:31Z

TSemeria le 27 mai 2024 à 19:45

2024-05-27T19:45:25Z

TSemeria le 21 mai 2024 à 14:25

2024-05-21T14:25:25Z

TSemeria le 21 mai 2024 à 14:11

2024-05-21T14:11:28Z

TSemeria le 18 mars 2024 à 12:56

2024-03-18T12:56:11Z

TSemeria : /* État de l'art de la lutte contre vespa velutina */

2024-03-11T12:19:02Z

‎État de l'art de la lutte contre vespa velutina

← Version précédente		Version du 28 mai 2024 à 19:59
Ligne 45 :		Ligne 45 :

	Nous comparons ensuite sa fréquence (f=k*4000/1024Hz) aux plages de fréquence des fondamentales des frelons et des abeilles. Une fois tout les points parcourus, la fonction renvoie un booléen indiquant si le piège doit être activé. Le résultat est dons positif si seules les fréquences du frelon ont été détectés et négatif si les fréquences de l'abeille ont été détectée ou rien n'a été détecté.		Nous comparons ensuite sa fréquence (f=k*4000/1024Hz) aux plages de fréquence des fondamentales des frelons et des abeilles. Une fois tout les points parcourus, la fonction renvoie un booléen indiquant si le piège doit être activé. Le résultat est dons positif si seules les fréquences du frelon ont été détectés et négatif si les fréquences de l'abeille ont été détectée ou rien n'a été détecté.
		+
		+	Nous avons testé cette fonction avec des enregistrements d'une durée de 5s de frelon en vols stationnaire, d'abeilles (y compris d'abeilles bleues, d'une taille proche des frelons), d'abeilles et de frelon en même temps et enfin un bruit blanc. Nous avons constaté que le programme détectait correctement les pics aux fréquence importantes pour les abeilles comme les frelons et ne produisait pas de faux positif en cas de bruit blanc. On peut néanmoins noter qu'un certain nombre de 'faux' pics sont comptés, mais n'ont ici pas impacté les résultats.

	===Code Matlab===		===Code Matlab===

@@ Ligne 138 : / Ligne 138 : @@
 dataBeeSampled = dataBeeSampled';
-testAbeilleSeule1 = hornet_detector_9000(dataBeeSampled)
+testAbeilleSeule1 = Detection_Frelon(dataBeeSampled)
 %% test avec une abeille buis et un frelon
@@ Ligne 154 : / Ligne 154 : @@
 dataBeeHornetSampled = dataHornet3Sampled';
-testFrelonEtAbeille = hornet_detector_9000(dataBeeHornetSampled)
+testFrelonEtAbeille = Detection_Frelon(dataBeeHornetSampled)
 %% autre test avec un frelon
@@ Ligne 170 : / Ligne 170 : @@
 dataHornet3Sampled = dataHornet3Sampled';
-testFrelonSeul2 = hornet_detector_9000(dataHornet3Sampled)
+testFrelonSeul2 = Detection_Frelon(dataHornet3Sampled)
 %% test avec abeille bleue
@@ Ligne 186 : / Ligne 186 : @@
 dataHornet3Sampled = dataHornet3Sampled';
-testAbeilleBleue = hornet_detector_9000(dataHornet3Sampled)
+testAbeilleBleue = Detection_Frelon(dataHornet3Sampled)
 </nowiki>
 =Ouverture du dispositif=

@@ Ligne 49 : / Ligne 49 : @@
 ====Fonction====
   <nowiki>
-%%Fichier Detection_Frelon.m
+%% Fichier Detection_Frelon.m
 function[frelon]=Detection_Frelon(S) %% Le signal en entrée est supposé enchantillonné (on suppose fe=4000Hz)

@@ Ligne 29 : / Ligne 29 : @@
 =Détection du frelon=
-==Principe==
+===Principe===
 En utilisant des enregistrements de frelons et d'abeilles, nous avons pu étudier leur spectre audio.
 Nous avons observé la fondamentale du frelon entre 100 et 140Hz et deux harmoniques respectivement entre 200-240Hz et 300-380Hz.
@@ Ligne 36 : / Ligne 36 : @@
 Ensuite, nous allons détecter les pics présents dans l'enregistrement ce qui nous permettra de détecter la présence de frelons et d'abeilles.
-==Traitement du signal==
+===Traitement du signal===
 Pour cela, nous avons écrit une fonction MATLAB prenant en entrée un signal de 1024 points échantillonné à la fréquence fe=4000Hz. Nous avons ici fait l'hypothèse que le signal au-dessus de cette fréquence est trop faible pour que le repliement de spectre pose un problème. On peut noter que pour une véritable implémentation, il pourrait être préférable de filtrer le signal à l'aide d'un filtre passe-bas. Cette configuration nous donnes une résolution fréquentielle de 4000/1024=3.9Hz tout en prenant peu de place en mémoire.
 Grâce à la fonction fft de Matlab, nous réalisons la transformée de Fourier rapide du signal.
-==Détection des pics==
+===Détection des pics===
 Pour détecter les pics fréquentiel de la transformée de Fourier ainsi obtenue, nous avons utilisé deux critères: la différence d'amplitude en un point par rapport aux point adjacents et à la moyenne locale.
 Plus précisement, nous avons rassemblé les points par groupe de 10 et calculés la moyenne de chaque groupe. Nous parcourons ensuite l'ensemble des points de la fft. Si un point d'indice ''k'' a une amplitude plus élevée que les points ''k-1'' et ''k+1'' et que la moyenne du groupe de 10 points dont il fait partie, il est alors considéré comme un pic.
@@ Ligne 46 : / Ligne 46 : @@
 Nous comparons ensuite sa fréquence (f=k*4000/1024Hz) aux plages de fréquence des fondamentales des frelons et des abeilles. Une fois tout les points parcourus, la fonction renvoie un booléen indiquant si le piège doit être activé. Le résultat est dons positif si seules les fréquences du frelon ont été détectés et négatif si les fréquences de l'abeille ont été détectée ou rien n'a été détecté.
-==Code Matlab==
+===Code Matlab===
   <nowiki>
 </nowiki>
 =Ouverture du dispositif=

@@ Ligne 28 : / Ligne 28 : @@
 =Détection du frelon=
 En utilisant des enregistrements de frelons et d'abeilles, nous avons pu étudier leur spectre audio.
 Nous avons observé la fondamentale du frelon entre 100 et 140Hz et deux harmoniques respectivement entre 200-240Hz et 300-380Hz.
@@ Ligne 34 : / Ligne 36 : @@
 Ensuite, nous allons détecter les pics présents dans l'enregistrement ce qui nous permettra de détecter la présence de frelons et d'abeilles.
-Pour cela, nous avons écrit une fonction MATLAB prenant en entrée un signal de 1024 points échantillonné à la fréquence fe=4000Hz. Nous avons ici fait l'hypothèse que le signal au-dessu de cette fréquence est trop faible pour que le repliement de spectre pose un problème. Cette configuration nous donnes une résolution fréquentielle de 3.9Hz tout en prenant peu de place en mémoire.
+==Traitement du signal==
-Grâce à la fonction fft de Matlab, nous réalisons la transformée de Fourier rapide du signal.
+Pour cela, nous avons écrit une fonction MATLAB prenant en entrée un signal de 1024 points échantillonné à la fréquence fe=4000Hz. Nous avons ici fait l'hypothèse que le signal au-dessus de cette fréquence est trop faible pour que le repliement de spectre pose un problème. On peut noter que pour une véritable implémentation, il pourrait être préférable de filtrer le signal à l'aide d'un filtre passe-bas. Cette configuration nous donnes une résolution fréquentielle de 4000/1024=3.9Hz tout en prenant peu de place en mémoire.
 =Ouverture du dispositif=

@@ Ligne 26 : / Ligne 26 : @@
 *L'appareil serait constitué d'une boite contenant un appât et un mécanisme permettant de propulser du poison.
 *Lorsqu'un frelon est détecté ,la boite s'ouvrirait.Une fois le frelon rentrer à l'intérieur de la boîte, il serait aspergé d'un poison a effet lent qu'il répandrai ensuite à son nid.
 =Détection du frelon=
 =Ouverture du dispositif=

@@ Ligne 10 : / Ligne 10 : @@
 *État de l'art des dispositifs de piégeage passifs
 Les pièges passifs ont été utilisés durant plusieurs campagnes de lutte contre la prolifération de Vespa Velutina. Ils consistent d'un appât placé dans un récipient permettant l'entrée mais pas la sortie des frelons. S'il existe des modèles commerciaux, ils sont également faciles à réaliser soit-même. Ils présentent cependant un taux de captures assez faible et peuvent également pièger d'autres insectes et impacter négativement la biodiversité. Un autre défaut est qu'à moins de capturer une reine leur effet sur la population d'un nid est négligable comparé au radiotracking. On notera cependant que des pièges utilisant des harpes électriques sont en cours d'étude et semblent pouvoir cibler efficacement les frelons asiatiques sans piéger d'autres insectes.
-*https://hal.science/hal-02367478
+**https://hal.science/hal-02367478
 **https://www.researchgate.net/publication/362763039_Effectiveness_of_electric_harps_in_reducing_Vespa_velutina_predation_pressure_and_consequences_for_honey_bee_colony_development
 *État de l'art des dispositifs de piégeage actifs