Master's Thesis

Identifying mites using artificial intelligence

Final Thesis 5.96 MB

Author of thesis: Ing. Patrik Dvořák

Acad. year: 2025/2026

Supervisor: Ing. Radomír Pruša, Ph.D.

Reviewer: Ing. Šimon Fuks

Abstract:

The emergence of computer vision and artificial intelligence methods is opening up new possibilities in the field of beekeeping. This thesis focuses on the identification of the Varroa destructor using artificial intelligence. The text describes the entire subject, ranging from the biological background and current monitoring methods, through the principles of image processing, artificial intelligence, machine learning, and deep learning, to an analysis of available tools, libraries, and existing solutions. The thesis includes the selection of a recognition approach, the preparation of hive debris, the acquisition of images, and their annotation in Label Studio to create a custom dataset. The model was trained using the YOLO26 architecture, and validation on the validation dataset achieved a recall of 94.4 %. Training and validation were performed in the Visual Studio Code development environment using the Python programming language. Finally, a camera module was integrated for automated evaluation.

Keywords:

Varroa destructor mite, object detection, artificial intelligence, computer vision, YOLO26

Date of defence

15.06.2026

Result of the defence

Defended (thesis was successfully defended)

znamkaBznamka

Grading

B

Process of defence

Prezentace: - Biologie roztoče - Volba přístupu, nástroje a knihovny - Iterativní přístup - Identifikace magnetek - Příprava včelí měli a pořizování fotografií - Tvorba datasetu a předzpracování obrazu - Trénování modelu a výsledky - Výsledky natrénovaných modelů - Predikce a ověření modelu - Ladění prahu spolehlivosti a finální model - Integrace kamerového systému - Závěr Student seznámil členy komise s výsledky své práce a odpověděl na otázky oponenta. Otázky členů komise: - Jaký je postup práce s vytvořenou aplikací a včelí mělí? Zodpovězeno. - V dalším vývoji uvádíte RPi, co by bylo nutné upravit pro použití softwaru na RPi? Zodpovězeno s drobnými nedostatky. - Jaké úpravy byly použity při augmentaci? Zodpovězeno. - Jaký počet roztočů je kritický a co bude následovat při zjištění kritického množství? Zodpovězeno. - Jak průběžně rozšiřovat dataset snímků a co je pro to potřeba? Částečně zodpovězeno. - Jaká spolehlivost by byla potřeba v průmyslových systémech? Zodpovězeno. - Jak je roztoč velký? Kde má navržený systém limit z hlediska velikosti rozpoznávaných objektů? Zodpovězeno. - Jak často se u včelstva provádí kontrola? Zodpovězeno. - Lze navržený systém integrovat do úlu? Zodpovězeno - Porovnejte jak to včelaři dělají dnes a jak pomůže navržený systém. Jak navržený systém vyhodnocení zrychlí? Zodpovězeno. - Může nastat přetrénování modelu a jak se to projeví? Zodpovězeno. Student odpověděl na otázky členů komise s drobnými nedostatky.

Language of thesis

Czech

Faculty

Fakulta strojního inženýrství

Department

Institute of Production Machines, Systems and Robotics

Study programme

Production Machines, Systems and Robots (N-VSR-P)

Composition of Committee

Ing. Tomáš Marek, Ph.D. (člen)
Ing. Jan Vetiška, Ph.D. (člen)
Ing. Jan Vlček (člen)
doc. Ing., Dipl.-Ing Michal Holub, Ph.D., FEng. (předseda)
Ing. Rostislav Huzlík, Ph.D. (člen)
doc. Ing. Petr Kolář, Ph.D. (místopředseda)

Supervisor’s report
Ing. Radomír Pruša, Ph.D.

V rámci diplomové práce se student zabýval vývojem systému pro identifikaci roztoče pomocí umělé inteligence. Student pracoval samostatně a prokázal schopnost samostatné tvůrčí činnosti. Výstupem práce je funkční zdrojový kód schopný vyhodnotit množství roztoče Varroa destructor ve vzorku včelí měli. Základním vstupem je fotografie pořízená na včelnici při léčebním zásahu. Student dále implementoval možnost připojení kamery pro získávání informací o počtu roztočů v reálném čase. Velmi kladně oceňuji jeho aktivní přístup k vlastnímu vývoji softwarového řešení. V průběhu vývoje vzniklo několik variant řešení, které byly postupně podrobovány testování v různých podmínkách. Student se tedy nespokojil s první funkční variantou, ale cíleně usiloval o dosažení co nejlepších výsledků. Na diplomové práci pracoval student velmi aktivně a dosažené výsledky pravidelně konzultoval. Splnil všechny body zadání, práci doporučuji k obhajobě a hodnotím ji známkou A.
Evaluation criteria Grade
Fulfilment of requirements and objectives of assignment A
Working process, extent and suitability of applied methods A
Scholarly contribution and originality A
Ability to interpret achieved results and draw conclusions A
Applicability of results in practice or theory A
Logical arrangement of thesis and its layout A
Grafic layout, used style and language level A
Work with used sources including quotations B
Student's independence when working on the topic A

Grade proposed by supervisor: A

Reviewer’s report
Ing. Šimon Fuks

Předložená diplomová práce se zabývá využitím metod umělé inteligence k identifikaci roztoče kleštíka včelího.

Rešeršní část práce se v úvodu věnuje popisu roztoče, dopadům na včelstvo a používaným metodám jeho monitoringu. To uvádí čtenáře do kontextu dané problematiky. Dále se rešerše zabývá digitálním zpracováním obrazu, strojovým učením a používanými algoritmy pro detekci objektů v obrazu s jednotlivými knihovnami a frameworky, které jsou v této oblasti využívány.

Systémový rozbor obsahuje shrnutí podstatných veličin, které systém ovlivňují,  a vývojový diagram ilustrující proces tvorby softwaru.

V praktické části autor popisuje tvorbu výsledného softwaru včetně tvorby datasetů nutných pro natrénování jednotlivých modelů. Začíná na zjednodušeném modelu, pomocí kterého identifikuje magnetky. Na tomto modelu dále staví a rozvíjí jej do několika dalších, postupně se vylepšujících verzí, které již využívá pro detekování a počítání roztoče. Finální verze již na testovacích datech dosahuje při detekci velmi dobré úspěšnosti, což naznačuje po dořešení uživatelského rozhraní jistou životaschopnost tohoto softwaru v praxi. K řešení je ještě nakonec připojena kamera, která je pro detekci používána. Autor ještě mohl do práce doplnit snímky s detekovaným roztočem pořízené zmiňovanou kamerou.

Z formálního hlediska je práce až na několik překlepů zpracována velmi dobře.

Diplomová práce splnila všechny zadané cíle a považuji ji za velice kvalitně zpracovanou. Práci doporučuji k obhajobě s celkovým hodnocením výborně (A).
Evaluation criteria Grade
Fulfilment of requirements and objectives of assignment A
Working process, extent and suitability of applied methods A
Scholarly contribution and originality A
Ability to interpret achieved results and draw conclusions B
Applicability of results in practice or theory A
Logical arrangement of thesis and its layout A
Grafic layout, used style and language level A
Work with used sources including quotations A
Topics for thesis defence:
  1. Jak máte u varianty s připojenou kamerou vyřešenou stálost světelných podmínek?
  2. Jaké jsou nároky na hardware, na němž bude detekce probíhat? Bylo by možné navržený software po přizpůsobení používat v reálném čase na mobilním telefonu podobně jako fungují např. živé obrazové překladače textu?

Grade proposed by reviewer: A

Responsibility: Mgr. et Mgr. Hana Odstrčilová