蜜蜂养殖业是我国农业经济中发展前景较为广阔的领域之一。蜜蜂出入蜂箱行为反映了蜜蜂觅食活动,传统的蜜蜂养殖过程中,蜂农一般通过人工开箱观察的方式来判断蜜蜂出入活动情况,这种传统检测方式实施起来劳动强度大、不便捷,并且对蜜蜂正常的繁殖和产蜜活动有较大影响。随着现代农业的快速发展,信息技术与蜜蜂养殖业结合有着十分广阔的研究前景。近年来,有不少学者对蜜蜂行为进行监测研究,但是研究实验中存在干扰蜜蜂生活、违背蜜蜂生物学特性、无法应用于真实养蜂场景等缺点。为了尊重蜜蜂生活习性,本文应用实验中不在蜜蜂背部粘贴标签、不对蜂箱出入口增加通道限制,不在蜂箱内增加额外光源。本文根据蜜蜂出入行为检测目标的需要,提出了一种基于深度学习的蜜蜂出入行为检测模型,包括:（1）构建蜜蜂组件识别网络。为了实现对蜜蜂出入行为的检测,本文基于VGG-16蜜蜂组件提取网络与Faster R-CNN蜜蜂组件识别网络,对蜜蜂组件（头部、尾部、身体）进行检测与分类;（2）设计蜜蜂去重计数算法。为了计数蜜蜂出入行为活动,提高蜜蜂出入行为检测精度,本文设计了蜜蜂去重计数算法,计算蜜蜂在相应时间段的出入蜂箱行为总数。进一步,为了实现对蜂箱内蜜蜂出入行为视频的采集,本文设计并实地部署了一套蜜蜂养殖智能监控装备,可实现对蜜蜂进行远程监测以及采集与传输蜜蜂视频图像数据。本次实验在广东省惠州市博罗县罗浮山养蜂场对蜜蜂进行为期2个月的视频拍摄,每30分钟采集一段时长为30秒的视频。本文随机选取拍摄的30个连续视频,以每秒5帧的速率截取蜜蜂出入行为图像,并对蜜蜂组件进行人工标注,形成蜜蜂图像数据集共4500张,其中2700张用于训练,其余用于测试。蜜蜂出入行为检测模型对蜜蜂头部、尾部、身体的识别精度分别为96.42%,92.17%,98.87%,类别平均精度为95.82%。蜜蜂去重计数算法精度为91.32%。模型在高性能计算机中对一段30秒视频的平均处理时间为6.74分钟。由于在实际应用需求中,每30分钟进行1次视频图像采集即可,故本文所设计模型满足真实养蜂场景所需,能够辅助蜂农快速获取蜂箱内蜜蜂出入活动信息。