Low-Power LoRa-Based Beehive Monitoring System with Integrated AI Health Diagnostics

Abstract

This project introduces a low-power beehive monitoring system using LoraWan communication and artificial intelligence for real-time hive health analysis. Integrates an STM32L073 microcontroller with multiple sensors to capture environmental and behavioral data. Custom bare-metal drivers were developed to ensure high energy efficiency. Data are transmitted via LoRa to a ChirpStack gateway, and then stored and processed on a secure backend. An AI module analyzes sensor and acoustic data to predict hive health status. The BeeSentinel mobile app enables users to visualize live conditions, receive alerts, and view historical trends. The system was tested for power consumption, communication reliability, and sensor accuracy. AI models achieved high accuracy, though future improvements are planned for realism and scalability of the deployment. Solar power integration and edge AI are proposed as the next steps. This work offers a scalable and intelligent solution for modern beekeeping.***

Ce projet présente un système de surveillance de ruches d’abeilles à faible consommation basé sur la communication LoRaWAN et l’intelligence artificielle pour une analyse en temps réel de la santé des colonies. Il intègre un microcontrôleur STM32L073 avec plusieurs capteurs pour capturer les données environnementales et comportementales. Des pilotes bas niveau personnalisés ont été développés pour garantir une efficacité énergétique optimale. Les données sont transmises via LoRa à une passerelle ChirpStack, puis stockées et traitées dans un backend sécurisé. Un module d’IA analyse les données des capteurs et les signaux acoustiques pour prédire l’état de santé des ruches. L’application mobile BeeSentinel permet aux utilisateurs de visualiser les conditions en direct, de recevoir des alertes et de consulter l’historique. Le système a été testé en termes de consommation énergétique, de fiabilité des communications et de précision des capteurs. Les modèles d’IA ont atteint une grande précision, bien que des améliorations soient prévues pour le déploiement réel et la montée en charge. L’intégration de l’énergie solaire et de l’IA embarquée est envisagée pour les prochaines étapes. Ce travail propose une solution intelligente et évolutive pour l’apiculture moderne.