<p dir="ltr"><a href="http://www.ibm.com/smarterplanet/us/en/ibmwatson/developercloud/visual-recognition.html">http://www.ibm.com/smarterplanet/us/en/ibmwatson/developercloud/visual-recognition.html</a></p>
<p dir="ltr"><a href="https://cloud.google.com/prediction/docs/getting-started">https://cloud.google.com/prediction/docs/getting-started</a></p>
<p dir="ltr"><a href="https://aws.amazon.com/machine-learning/">https://aws.amazon.com/machine-learning/</a></p>
<p dir="ltr">I'm not suggesting any of these are ready solutions,  but the race to zero puts very sophisticated tools in your hands for only the cost of overcoming their learning curve. </p>
<p dir="ltr">Instead of tuning your hardware to the exact pitch of bee-wing flapping with requisite parametric for temperature and humidity and distances from the hive and ... and ...  you could have identified sufficient training data via an enthusiastic afternoon of manual images then let deep learning and big data do the rest.  You guys talk about how you figured this out 15 years ago;  it's not the future anymore.  We have this stuff just lying around waiting for clever folks to do something interesting with it. .. or are you emulating the Old Ones waiting for it to be even easier as we get closer to the end of time?  ;)</p>