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Wissenschaft & Technologie

Aus der Forschung in die Praxis.

Vom Pflanzenbereich zum Bildbeleg

Ein Smartphone beobachtet einen ausgewählten Bereich. Relevante Insektenereignisse werden gesichert und zur serverseitigen Bestimmung übertragen.

  1. 01

    Aufstellen

    Smartphone auf Blüte oder Feldbereich richten.

  2. 02

    Erkennen

    KI erkennt Insektenaktivität im Videostream.

  3. 03

    Speichern

    Nur relevante Ereignisse werden als verwertbare Bilder gesichert.

  4. 04

    Auswerten

    Serverseitige Analyse bereitet Aktivität und Trends auf.

  5. 05

    Entscheiden

    Beobachtungen vergleichen und Veränderungen fachlich einordnen.

Was schon funktioniert

Der Collector erkennt Insektenereignisse am Smartphone, sichert Bildbelege und überträgt sie zur serverseitigen Bestimmung. Insekten und besuchte Pflanzen können bereits bestimmt werden. Die gemeinsame Auswertung, Aussagen zur Wirkung von Maßnahmen und die Erkennungsgüte unter unterschiedlichen Feldbedingungen werden weiterentwickelt und geprüft.

Den Ablauf ausprobieren

Was den Ansatz ausmacht

Keine Spezialhardware

Handelsübliche Smartphones statt proprietärer Sensorik, Fallen oder fester Installationen.

Der echte Blütenbesuch

Beobachtung direkt an der Pflanze - die Interaktion von Insekt und Blüte wird sichtbar, nicht nur der Durchflug.

Ereignisse statt Datenflut

Nur relevante Ereignisbilder statt Gigabytes an Rohvideo - schonend für Akku, Speicher und Übertragung.

Insekten und Pflanzen zusammen

Unser Ansatz verbindet Insekten aller Gruppen mit den besuchten Pflanzen und ihren Interaktionen.

Wissenschaftliche Grundlagen

Diese Arbeiten liefern Bezugspunkte für kamerabasiertes Monitoring und biologische Bildbestimmung. Entovia entwickelt daraus einen eigenen Erfassungsablauf und prüft ihn an Felddaten.

Scientific Reports

YOLO Object Detection

Ortung und Klassifikation breiter Gruppen blütenbesuchender Arthropoden.

bis 96% Accuracy8 Arthropodengruppen3 leichte YOLO-Modelle
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Scientific Reports

Smartphone Field Setup

YOLO-Modelle auf Smartphone-Time-Lapse-Bildern aus realen Feldbedingungen.

~24.000 Time-Lapse-Bilder1.281 Individuen91,21% Hymenoptera lokalisiert
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NeurIPS 2025

BioCLIP 2

Foundation Model, das Organismen über den gesamten Tree of Life hinweg bestimmt.

214 Mio. Trainingsbilder952.000 Taxa abgedeckt+18% gegenüber BioCLIP
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Sittinger et al. · PLOS ONE · 2024

Insect Detect

Eine offene Kameralösung erkennt und verfolgt Insekten auf einer künstlichen Blütenplattform direkt am Gerät. Die Studie untersucht die anschließende Bildbestimmung und den autonomen Feldeinsatz.

Erkennung & TrackingOffene Hard- und SoftwareNicht-letales Monitoring
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Bjerge et al. · Ecological Informatics · 2024

Insekten und Blüten im Saisonverlauf

Die Studie verknüpft Insektenaufnahmen mit dem geschätzten Blütenangebot auf Sedum-Flächen. So werden Veränderungen der Aktivität und der Blütenbedeckung über die Saison gemeinsam auswertbar.

48 Kameras2 JahreÜber 10 Mio. Bilder
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Serra-Marin et al. · Methods in Ecology and Evolution · 2025

Bestäubungsnetzwerke im Feld

Ein Kamerasystem wird mit direkten Feldbeobachtungen verglichen. Beide Verfahren zeigen ergänzende Ausschnitte der Pflanze-Bestäuber-Beziehungen; die Artbestimmung erfolgt durch Fachleute.

13 Feldkampagnen6 VergleichsstandorteTag- und Nachtaufnahmen
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Die Kennzahlen stammen aus den jeweils verlinkten Studien. Sie sind keine gemessenen Leistungswerte von Entovia. Für die Feldbewertung betrachten wir Besuchserkennung, Bildqualität und biologische Bestimmung getrennt.

Was heute funktioniert und was als Nächstes kommt