論文の概要: Anomaly Detection in Beehives: An Algorithm Comparison

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.03945v1
• Date: Fri, 8 Oct 2021 07:32:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-11 15:25:21.425196
• Title: Anomaly Detection in Beehives: An Algorithm Comparison
• Title（参考訳）: 蜂の異常検出:アルゴリズムによる比較
• Authors: Padraig Davidson, Michael Steininger, Florian Lautenschlager, Anna Krause, Andreas Hotho
• Abstract要約: Beekeeperは、これらのイベントを検出可能な適切な機械学習モデルによってサポートすることができる。 本稿では、異常検出のための複数の機械学習モデルを比較し、蜂の文脈におけるそれらの適用性について評価する。 その結果,オートエンコーダは多目的異常検出装置として最適であることが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.36048665052465656
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Sensor-equipped beehives allow monitoring the living conditions of bees. Machine learning models can use the data of such hives to learn behavioral patterns and find anomalous events. One type of event that is of particular interest to apiarists for economical reasons is bee swarming. Other events of interest are behavioral anomalies from illness and technical anomalies, e.g. sensor failure. Beekeepers can be supported by suitable machine learning models which can detect these events. In this paper we compare multiple machine learning models for anomaly detection and evaluate them for their applicability in the context of beehives. Namely we employed Deep Recurrent Autoencoder, Elliptic Envelope, Isolation Forest, Local Outlier Factor and One-Class SVM. Through evaluation with real world datasets of different hives and with different sensor setups we find that the autoencoder is the best multi-purpose anomaly detector in comparison.
• Abstract（参考訳）: センサー付きのハチは、ハチの生活状態をモニタリングする。 機械学習モデルは、そのようなハイブのデータを使用して行動パターンを学び、異常なイベントを見つけることができる。 経済的な理由からアピアリストにとって特に関心のあるイベントは、ハチの群れである。 その他の関心事としては、疾患による行動異常や、センサ障害などの技術的異常がある。 Beekeeperは、これらのイベントを検出可能な適切な機械学習モデルによってサポートすることができる。 本稿では,複数の機械学習モデルを用いて異常検出を行い,ミツバチの文脈におけるその適用性を評価する。 すなわち、Deep Recurrent Autoencoder、Elliptic Envelope、Isolation Forest、Local Outlier Factor、One-Class SVMを採用した。 異なるヒブのリアルタイムデータセットと異なるセンサー設定による評価により、オートエンコーダは比較対象として最適の多目的異常検出器であることがわかった。

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