使用 160 度鱼眼镜头的主要目的是在蜂箱育儿箱极其有限的空间内实现最大的视觉覆盖范围。这种超广角视野使监测模块能够在一张图像中捕捉蜂箱框架的大部分表面积，从而克服狭窄封闭空间的物理限制。
核心要点 通过使用 160 度鱼眼镜头，监测系统可以避免在狭小空间内使用标准光学器件时常见的“隧道视野”。这种广阔的视角使深度学习算法能够同时分析更多的蜜蜂，直接增加了检测难以捉摸的瓦螨的统计概率。
克服物理限制
狭小空间的挑战
蜂箱育儿箱是密集、封闭的环境，框架之间的距离非常有限。
标准相机镜头需要相当大的焦距才能捕捉广阔的场景。在蜂箱中，标准镜头只能捕捉到框架的一小部分放大区域，而错过大部分蜂群的活动。
实现最大覆盖范围
160 度鱼眼镜头是解决此几何问题的光学方案。
它通过弯曲光线来捕捉近乎全景的视野，即使相机非常靠近拍摄对象。这确保了蜂箱框架的大部分表面积始终可见以供分析。
增强数据分析
为深度学习算法提供支持
有效的人工智能监测依赖于其可处理的数据量。
由于鱼眼镜头捕捉到更大的表面积，因此每帧图像中包含的个体蜜蜂数量大大增加。这使得深度学习算法能够同时评估许多蜜蜂的健康状况，而不是逐一分析。
提高检测概率
瓦螨很小，并非每只蜜蜂身上都有，因此很难发现。
通过增加每张图像中分析的蜜蜂数量，该系统在统计上提高了发现虫害的可能性。更广阔的视野可以捕获更多数据，确保不会错过相机视野之外的瓦螨存在的早期迹象。
理解权衡
图像失真
鱼眼镜头的特点是明显的桶形失真，直线会显得弯曲。
虽然这可以最大化覆盖范围，但会产生扭曲的图像。模块中使用的深度学习模型必须经过专门训练，才能在此扭曲的视野中识别蜜蜂和螨虫。
分辨率密度
将相机传感器的分辨率分布在 160 度的视野中，意味着每英寸框架的像素数量少于微距镜头。
这要求相机传感器具有足够的质量，以确保即使在广角下，图像仍然足够清晰，能够识别瓦螨的微小细节。
对系统设计的影响
为确保您的监测项目取得成功，请考虑此光学选择如何与您的具体目标保持一致。
- 如果您的主要重点是全种群筛查： 160 度镜头至关重要。它提供了计算整个种群感染率所需的广度。
- 如果您的主要重点是单体宏观分析： 鱼眼镜头可能无法提供分析单个分离螨虫解剖结构所需的微观细节，因为它的优势在于数量而非极端放大。
160 度鱼眼镜头将物理限制转化为数据优势，用几何完美性换取保护蜂箱所需的大规模覆盖范围。
总结表：
| 特征 | 标准镜头 | 160 度鱼眼镜头 |
|---|---|---|
| 视野 | 狭窄 / 受限 | 超广角 / 全景 |
| 覆盖范围 | 最小（小部分） | 最大（框架大面积） |
| 最佳用途 | 特写微距细节 | 全种群筛查 |
| AI 优势 | 每帧数据量较低 | 高容量蜜蜂分析 |
| 图像形状 | 直线型（平坦） | 桶形失真（弯曲） |
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参考文献
- George Voudiotis, Sotirios Kontogiannis. Deep Learning Beehive Monitoring System for Early Detection of the Varroa Mite. DOI: 10.3390/signals3030030
本文还参考了以下技术资料 HonestBee 知识库 .
