Methodenartikel

Langfristige Video Tracking Cohoused Wassertiere: A Case Study of der Bewegungsorgane Tagesaktivität der Kaisergranat (Nephrops Norvegicus)

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DOI:

10.3791/58515

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8. April 2019

 ,  ,  , 
1Universitat Oberta de Catalunya, 2Institute of Marine Sciences, Spanish National Research Council (CSIC), 3Institute for Environmental Protection and Research (ISPRA), 4Department of Biology and Ecology of Fishes, Leibniz-Institute of Freshwater Ecology and Inland Fisheries

* These authors contributed equally

In diesem Artikel

Zusammenfassung

Hier präsentieren wir ein Protokoll, um die Tiere einzeln über einen langen Zeitraum hinweg zu verfolgen. Es nutzt Computervision Methoden um eine Reihe von manuell konstruierten Tags mit Hilfe einer Gruppe von Hummer als Fallstudie, gleichzeitig eine Information zum Umgang mit Haus, manipulieren, und markieren Sie den Hummer.

Zusammenfassung

Wir präsentieren Ihnen ein Protokoll im Zusammenhang mit einer Video-Tracking-Technik anhand der Hintergrundabzug und Bild Schwellwerte, die es ermöglicht, individuell cohoused Tiere verfolgen. Wir testeten die Tracking-Routine mit vier cohoused Kaisergranat (Nephrops Norvegicus) unter hell-dunkel-Bedingungen für 5 Tage. Der Hummer war individuell markiert. Der Versuchsaufbau und die Tracking-Techniken basieren vollständig auf die open-Source-Software. Der Vergleich der Tracking-Ausgabe mit einer manuelle Erkennung zeigt, dass die Hummer richtig waren 69 % der Zeit erkannt. Unter die richtig erkannten Hummer waren ihre individuelle Tags korrekt identifizierte 89,5 % der Zeit. Betrachtet man die Frame-Rate in das Protokoll verwendet und Gängigkeit der Hummer die Leistung des video-Tracking hat eine gute Qualität und die repräsentativen Ergebnisse unterstützen die Gültigkeit des Protokolls in der Herstellung von wertvollen Daten für Forschungsbedarf (individuelle Raum-Belegung oder Bewegungsorgane Aktivitätsmuster). Die hier vorgestellten Protokoll kann leicht angepasst werden und ist daher übertragbar auf andere Arten, wo die individuelle Verfolgung von Proben in einer Gruppe für die Beantwortung der Forschungsfragen wertvoll sein kann.

Einleitung

In den letzten Jahren hat automatische Bild-basierten Tracking hochgenaue Datasets versehen, die verwendet werden können, um grundlegende Fragen in Ökologie und Verhalten Disziplinen1zu erkunden. Diese Datensätze können für die Quantitative Analyse von Tierverhalten2,3verwendet werden. Allerdings hat jedes Bild-Methodik für die Verfolgung von Tieren und Verhalten Bewertung ihrer Stärken und Grenzen. Im Bild-basierten Tracking-Protokolle, die räumliche Informationen aus vorhergehenden Frames in einem Film zu verwenden, um Tiere4,5,6verfolgen, können Fehler eingeführt werden, wenn kreuzen sich die Wege der beiden Tiere. Diese Fehler sind in der Regel irreversibel und durch die Zeit zu verbreiten. Trotz der rechnerischen Fortschritte, die verringern oder fast beseitigt dieses Problem5,7, benötigen diese Techniken noch homogene Versuchsaufbauten für genaue Kennzeichnung von Tieren und Tracking.

Die Beschäftigung von Marken, die bei Tieren eindeutig identifiziert werden können diese Fehler vermieden und ermöglicht die langfristige Verfolgung von identifizierten Personen. Weit verbreitete Marker (z.B., Barcodes und QR-Codes) gibt es in Industrie und Gewerbe und identifiziert werden kann mit bekannten Computer-Vision-Techniken, wie augmented Reality (z. B. ARTag8) und Kamera-Kalibrierung (z. B.CALTag9 ). Tagged Tiere haben zuvor für Hochdurchsatz-Verhaltensstudien in verschiedenen Tierarten verwendet worden, für Beispiel, Ameisen3 oder Bienen10, aber einige dieser früheren Systeme zur Erkennung von isolierten Tags3nicht optimiert sind.

Das Tracking-Protokoll präsentiert in diesem Papier eignet sich besonders für die Verfolgung von Tieren in einkanalige Bilder, z. B. Infrarot (IR) Licht oder monochromatisches Licht (vor allem, wir benutzen blaues Licht). Daher entwickelte Methode verwendet keine Farbe Hinweise, als auch für andere Einstellungen wo gibt es Einschränkungen bei der Beleuchtung. Darüber hinaus verwenden wir benutzerdefinierte Tags entworfen, um nicht zu stören den Hummer und zum gleichen Zeitpunkt ermöglichen Aufnahmen mit preiswerten Kameras. Darüber hinaus ist die hier angewandte Methode basiert auf Frame-unabhängige Tag-Erkennung (dh., der Algorithmus erkennt das Vorhandensein der jeden Tag in das Bild unabhängig von der vorherigen Trajektorien). Diese Funktion ist in Anwendungen, wo Tiere vorübergehend verschlossen werden können, oder Tiere Trajektorien können schneiden, relevant.

Das Tag-Design ermöglicht seine Verwendung in verschiedenen Gruppen von Tieren. Nachdem die Parameter der Methode festgelegt werden, könnte es auf andere Tier-Tracking Probleme ohne die Notwendigkeit der Ausbildung einer bestimmten Klassifizierung (andere Krebse oder Schnecken) übertragen werden. Die wichtigsten Einschränkungen des Exports des Protokolls sind die Größe der Tag und das Bedürfnis nach Bindung an das Tier (das macht es nicht geeignet für kleine Insekten wie fliegen, Bienen, etc.) und die 2D Annahme der Tierbewegung. Diese Einschränkung ist wichtig, angesichts der Tatsache, dass die vorgeschlagene Methode wird davon ausgegangen, dass die Tag-Größe konstant bleibt. Ein Tier in einer 3D Umgebung (z. B. Fisch) frei bewegen würde anderen Tag Größen je nach Entfernung zur Kamera zeigen.

Dieses Protokoll soll eine benutzerfreundliche Methode für die Verfolgung von mehreren tagged Tiere über einen langen Zeitraum hinweg (dh, Tage oder Wochen) in einem 2D Kontext zur Verfügung zu stellen. Der methodische Ansatz basiert auf der Verwendung von open Source Software und Hardware. Freie und open Source Software erlaubt Anpassungen, Änderungen und kostenlose Umverteilung; Daher verbessert die generierten Software bei jedem Schritt11,12.

Das Protokoll hier vorgestellten konzentriert sich auf ein Labor eingerichtet, verfolgen und Auswerten der Bewegungsorgane Aktivität von vier Wassertieren in einem Tank für 5 Tage. Die video-Dateien von einem 1 s-Zeitraffer-Bild aufgezeichnet und in einem Video mit 20 Bildern pro Sekunde (1 aufgezeichneten Tag belegt ca. 1 h Video) zusammengestellt. Alle video-Aufnahmen werden automatisch postprocessed, tierische Positionen, Anwendung von Computer-Vision-Methoden und Algorithmen zu erhalten. Das Protokoll erlaubt die Erlangung großer Mengen von tracking-Daten, deren manuelle Annotation, das gezeigt worden ist, zu zeitaufwendig und mühsam in früheren experimentellen Papiere13zu vermeiden.

Wir verwenden für die Fallstudie der Kaisergranat (Nephrops Norvegicus); So bieten wir artspezifische Laborbedingungen zu gewährleisten. Hummer führen gut untersuchte Fuchsbau entstehen Rhythmen, die unter der Kontrolle der circadianen Uhr14,15, und wenn cohoused, bilden sie Dominanz Hierarchie16,17. Das hier vorgestellte Modell ist daher ein gutes Beispiel für die Forscher die soziale Modulation des Verhaltens mit dem besonderen Schwerpunkt der zirkadianen Rhythmen interessiert.

Die hier vorgestellte Methodik ist leicht reproduziert und kann auf andere Arten angewendet werden, wenn es besteht die Möglichkeit, zwischen Tieren mit einzelnen Variablen zu unterscheiden. Die Mindestanforderungen für die Wiedergabe solcher Ansatzes im Labor sind (i) isothermen Räume für den Versuchsaufbau; (Ii) eine kontinuierliche Wasserversorgung; (Iii) Wasser Temperatur Kontrollmechanismen; (iv) eine Lichtsteuerung; (V) eine USB-Kamera und einem standard-Computer.

In diesem Protokoll verwenden wir Python18 und OpenCV19 (Open Source Computer Vision Library). Wir setzen auf schnelle und häufig angewandte Vorgänge (sowohl in Bezug auf die Umsetzung und Durchführung), z. B. Hintergrund Subtraktion20 und Bild Schnittstellenüberwachung21,22.

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Protokoll

Die Arten, die in dieser Studie verwendeten ist keinem bedrohten oder geschützten Tierarten. Probenahme und Labor Experimente folgten der spanischen Gesetzgebung und internen institutionellen (ICM-CSIC) Regelungen bezüglich des Tierschutzes. Tierische Probenahme wurde mit der Erlaubnis der örtlichen Behörde (Regionalregierung von Katalonien) durchgeführt.

1. Tier Wartung und Probenahme

Hinweis: Das folgende Protokoll basiert auf der Annahme, dass Forscher in der Nacht zu vermeiden, die Photorezeptoren23 N. Norvegicus im Bereich probieren können. Von N. Norvegicus muss Sonneneinstrahlung vermieden werden. Nach der Probenahme sollen die Hummer in einer Akklimatisierung Anlage ähnlich wie berichtet auf bisher17,24, mit einem kontinuierlichen Strom von gekühltem Meerwasser (13 ° C) untergebracht werden. In dieser Studie verwendeten Tiere sind männlich, bei den intermoult Zustand mit einer Länge des Cephalothorax (CL; Mittelwert ± SD) von 43,92 ± 2,08 mm (N = 4).

  1. Halten Sie die Individuen in isolierten Fächern, Schäden, die durch einzelne Kämpfe zu vermeiden (siehe Abbildung 1a-d).
  2. Füttern sie ca. 3 x pro Woche zu zufälligen Zeitpunkten der zirkadianen Rhythmen nicht stören.
    Hinweis: In diesem Experiment wurden Muscheln (ca. 4 g pro Hummer) als Nahrung verwendet. Muscheln wurden von Tiefkühlkost Lieferanten gekauft und waren für den menschlichen Verzehr geeignet.
  3. Blaues Licht (425-515 nm) zur Simulation von Lichtstunden entsprechend der spektralen Empfindlichkeit des Arten-25 und die Umweltbedingungen in 400 m Tiefe26 verwenden (siehe Abbildung 1 c,d).
    Hinweis: Die hier verwendete Anlage hat eine vertikale Decke zwei blau (478 nm) Leuchtstofflampen, die eine Lichtintensität von 12 produziert lx bei 1 m Abstand von den Lampen. Siehe Abbildung 1a für die Deckenlampen Position und Tabelle der Materialien für technischer Leuchten und des Herstellers Eigenschaften anzeigen.
  4. Passen Sie die Photoperiode der Akklimatisierung Anlage auf 12/12 Stunden hell/dunkel oder simulieren Sie die natürliche Photoperiode von den lokalen Breitengrad.
  5. Die Anlage-Temperatur auf 13 ° C regulieren und überwachen 2 x täglich zu überprüfen, die Temperatur des einströmenden Meerwassers ist etwa 13 ° C (siehe Abbildung 1e).
  6. Regulieren Sie den Zufluss von Meerwasser mit einer Rate von ca. 4 L/min, gute Sauerstoffversorgung beizubehalten.
    Hinweis: Das Meerwasser zirkuliert in ein offener Stromkreis (keine Filter und zusätzliche Pumpen verwendet werden). Die Wasserversorgung richtet sich nach den wichtigsten Aquarium Anlagenservice.

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Abbildung 1 : Anlage Akklimatisierung Ansichten. (ein) Regalen Tank. (a1) Meerwasser-Eingang. (a2) Fluoreszierenden Deckenleuchten. (b) Detail von blauem Licht Beleuchtung. (c) Tierzelle Detail. (d) Detail von einem isolierten Anlage Control Panel. (e) Temperatur-Einstellung für einen der Eingänge. Bitte klicken Sie hier für eine größere Version dieser Figur.

2. Tag Bau

Hinweis: Die hier verwendete Variable kann nach den Merkmalen der Zieltier oder andere spezifische Überlegungen geändert werden.

  1. Vier Kreise von 40 mm Durchmesser aus einem schwarzen Kunststoff-Folie ausschneiden.
  2. Schneiden Sie aus einem weißen PVC Kunststoffplatte zwei gleichseitigen Dreiecken mit 26 mm Seiten.
  3. Schneiden Sie aus einer weißen PVC Kunststoffplatte zwei Kreise von 26 mm im Durchmesser.
  4. Markieren Sie den Mittelpunkt der weißen Dreiecke und Kreise und machen Sie ein 10 mm Loch drin.
  5. Kleben Sie die vier weißen Formen in die Mitte der vier schwarze Kreise.

figure-protocol-2
Abbildung 2 : Die vier Tags für die individuelle Kennzeichnung von den Hummer verwendet. Kreis, Kreis-Loch, Dreieck, Dreieck-Loch. Bitte klicken Sie hier für eine größere Version dieser Figur.

3. Versuchsaufbau

Hinweis: Die experimentelle Arena soll in einem experimentellen Kammer von unabhängigen aber in unmittelbarer Nähe zur Akklimatisierung Anlage sein.

  1. Richten Sie eine experimentelle Kammer, wo die Lufttemperatur kontrolliert und gewartet werden kann, die gleiche Temperatur wie das Meerwasser im experimentellen Bereich.
  2. Ändern Sie einen GFK-Tank (1.500 x 700 x 300 mm) als eine experimentelle Arena verwendet werden. Fügen Sie vier Höhlen mit PVC Schläuche am unteren Rand der Tank und Stick Sand auf der Oberfläche, wo sollen die Hummer (Abb. 3 b-e) zu bewegen. Weitere Informationen finden Sie unter17,27.
    1. Bieten die experimentellen Arena mit Abflussöffnungen blaue LEDs (472 nm, Simulation Lichtstunden) und IR-LEDs (850 nm, schlechten Lichtverhältnissen) (siehe auch Abbildung 3a)17,24.
      Hinweis: LED-Licht wird aufgrund seiner niedrigen Wärmeeinfluss und der Verfügbarkeit der nutzbaren elektronischen Kontroll- und kostenlose Hardware verwendet. Eine isolierte Einrichtung mit einer Umwelt- und Meerwasser Temperatur von 13 ± 0,5 ° C diente.
    2. Halten Sie die IR-LEDs eingeschaltet.
      Hinweis: Die IR ist zum Aufzeichnen von Videos im Dunkeln und bei Licht erforderlich. Es ist nicht notwendig, es auszuschalten.
    3. Verbinden Sie die blauen LEDs mit einer Vorrichtung, die Photoperiode zu verwalten. Siehe die Vorschläge in der Tabelle der Materialienund weitere Informationen, wenden Sie sich an Sbragaglia Et Al. 17 (siehe auch Abbildung 3a).
      Hinweis: Beleuchtung in Video oder Bild-automatisierte Analysen ist ein kritischer Faktor. Regelmäßige Ausleuchtung ohne Schatten überall in der Arena, die Vermeidung von Wasser Oberflächenreflexe erleichtert die hinteren Video oder Bild-Analyse. Im Rahmen dieses Protokolls wurden nur 12/12 hell/dunkel Bedingungen verwendet. Licht und Finsternis wurden schrittweise innerhalb von 30 Minuten erreicht, und ein Licht-Controller-Skript wird als ergänzende Datei 1hinzugefügt.
    4. Legen Sie den gekühltem Meerwasser Einlass an einer Ecke des Behälters und die entsprechende Steckdose an der gegenüberliegenden Ecke.
    5. Die Meerwasser-Eingabe bei einer Durchflussmenge von ca. 4 L/min zu regulieren.
    6. Umgeben Sie den Tank mit einem schwarzen Vorhang um eine vollständige Isolierung von anderen Licht (Abbildung 3a) zu bieten.
  3. Legen Sie das Stativ, an dem die Web-Kamera auf die Seite der experimentellen Arena und Position der Videokamera oben (130 cm) und in der Mitte der experimentellen Arena befestigt ist (75 cm x 32,5 cm (siehe Abb. 3a).
  4. Überprüfen Sie, ob die Videokamera in der zentrierten Position befindet (siehe Punkt 3.3) um sicherzustellen, es wurde nicht verschoben unfreiwillig.
  5. Schließen Sie die Webkamera an einen Computer, der außerhalb der Vorhang (Abbildung 3a) gesetzt wird.
    1. Installieren Sie die Software um die Zeitrafferaufnahme mit der Videokamera zu verwalten.
      Hinweis: Zeitraffer-Aufnahmen ist abhängig von der Bewegungsgeschwindigkeit der Gattung. Siehe auch die Tabelle der Materialien für die Kamera, fisheye-Objektiv, PC und Software Eigenschaften und Hersteller verwendet hier.
    2. Passen Sie die Parameter der Videoaufzeichnung nach den Merkmalen der Gattung.
      Hinweis: Angesichts der Mobilitätsrate von N. Norvegicuseine 1 s Zeitrafferaufnahme diente hier, und das Video wurde alle 24 h gespeichert.
    3. Achten Sie darauf, einen Zeitstempel (einschließlich des Datums) im Zeitraffer Video erstellen (da dieser helfen kann bei der zukünftigen manuelle Wertung des Verhaltens).

figure-protocol-3
Abbildung 3 : Versuchsaufbau. (ein) Diagramm der Versammlung des experimentellen Tank und Video Akquisition. (b) allgemeine Ansicht des experimentellen Tanks. (c) unten Blick auf die experimentelle Tank, unter Angabe der künstlichen Höhlen. (d) oben-Ansicht mit der experimentellen Tankboden. (e) Detail eines Bau-Eingänge. Bitte klicken Sie hier für eine größere Version dieser Figur.

4. experimentelle Studie und tierische Vorbereitung

Hinweis: Alle Schritte mit Tieren müssen in der Akklimatisierung-Anlage und unter Rotlicht Bedingungen entsprechend der spektralen Empfindlichkeit von Norwegen Hummer25erfolgen. Beim Wechsel der Tiere zwischen die Akklimatisierung und der Versuchsanlage vermeiden Sie jegliche Exposition die Langusten ans Licht, eine blickdichte schwarze Tasche einzusetzen, um dem Eisfach abzudecken.

  1. Bereiten Sie eine Kühlbox, die zuvor getrennt in vier versunkenen Kammern mit Wasser bei ca. 7 ° C.
  2. Bereiten Sie vier Tags zuvor konstruierte und schnelle Kleber, wie Cyanacrylat.
  3. Bereiten Sie ein Tablett mit crushed-Ice.
  4. Wählen Sie die vier Hummer in der Akklimatisierung Anlage markiert werden und jeder von ihnen in einem Fach des dem Eisfach.
  5. Warten Sie 30 min und starten Sie anschließend das tagging-Verfahren.
    1. Nehmen Sie einen Hummer und legte es auf das crushed Ice für 5 min bis es zu immobilisieren und erleichtern das tagging.
    2. Den oberen Teil des Cephalothorax der Hummer mit adsorptiven Papier trocknen und einen Tropfen Klebstoff schnell aufsetzen.
    3. Legen Sie die Beschriftung horizontal auf der Oberseite des Tieres Cephalothorax, in Kontakt mit dem Kleber und warten genug Zeit zum Aushärten (für ca. 20 s).
    4. Den Hummer zu ihrem Fach in der Kühlbox zurück und fahren Sie mit den anderen drei Tiere auf die gleiche Weise.
    5. Setzen die Hummer wieder in der Zelle, wo sie vorher waren, und 24 h warten um sicher zu sein, dass der Tag richtig auf geklebt wird.
    6. Übertragen Sie die Hummer aus der Akklimatisierung-Anlage zur experimentellen Kammer mit dem gleichen Eisfach, die für das tagging-Verfahren verwendet wurde.
  6. Starten Sie die Videoaufnahme zu und warten Sie 5 Minuten vor der Einführung der tagged Hummer. Die ersten 100 Frames eine gemittelte Hintergrundbild einzuholen.
    Hinweis: Ein Minimum von 1 min warten ist zwingend erforderlich, Hintergrund Bilder ohne tagged Hummer zu erhalten; Sie sind für Videobearbeitung benötigt.
  7. Stellen Sie die Tiere eins nach dem anderen in den Experimenten Tank in ihrem jeweiligen Fach halten das Wasser in ihm.
  8. Warten Sie, bis sie raus; Wenn sie nicht herauskommen, hilf ihnen sanft durch Kippen des Fachs. Siehe Abbildung 4 als Beispiel für die Tiere im Inneren des Tanks unter experimentellen Bedingungen.

figure-protocol-4
Abbildung 4 : Raw video-Frame. Ein Beispiel für einen repräsentativen Rahmen eines Zeitraffer-Videos gesammelt während der Experimente. In der oberen rechten Ecke zeigen wir den Zeitstempel mit Datum, Uhrzeit und Rahmen. Beachten Sie die Unterschiede in der Tank-Beleuchtung in der unteren Ecke des Bildes. Bitte klicken Sie hier für eine größere Version dieser Figur.

5. video-Analyse-Skript

  1. Führen Sie die Analyse nach Beendigung des Experiments.
    1. Starten Sie das Computer Vision Skript zur Videoanalyse.
    2. Java-Programm zur Berechnung der Positionen und zurückgelegte Wegstrecke durch die Hummer zu starten und die Daten in die Datenbank einfügen.
      Hinweis: Dieses Programm ist eine euklidische Distanz-basierten Algorithmus28.
    3. Starten Sie SQL-Skript zum binning Daten als gewünschte Zeitintervall (z.B. 10 Minuten).

6. Computer Vision Skript zur Videoanalyse

Hinweis: Das Skript vermeidet fisheye Bildkorrektur, da es keine relevanten Fehler in der Versuchsanordnung eingeführt wird. Dennoch ist es möglich, dies mit OpenCV Kamera-Kalibrierung Funktionen29 basierend auf Vektor- und Matrix Rotation Methoden30,31zu korrigieren.

  1. Wählen Sie die Programmsprache Python18 .
  2. Wählen Sie die OpenCV19 Bild- und Videoverarbeitung Bibliothek.
  3. Eine Video zu laden.
    Hinweis: Video-Formate AVI oder . MP4 in diesem Experiment verwendet wurden, aber dies ist nicht zwingend erforderlich. Es kommt auf die FourCC-32 -Codecs auf dem Betriebssystem installiert.
  4. Führen Sie die folgenden Schritte für jeden Frame Fi in dem Video.
    1. Subtrahieren Sie die Hintergrund-20B (Durchschnitt der letzten 100 Frames, gewonnen aus Schritt 4.6) aus dem aktuellen frame- Fi, und aktualisieren Sie das Hintergrundbild B als Fi. Verwenden Sie die Funktion BackgroundSubtractorMOG2 aus der OpenCV-19 -Bibliothek (siehe die Skripte in die zusätzliche Datei-2).
    2. Bestimmen Sie die Menge der Regionen von Interesse (ROIs) R aus den Pixeln mit entsprechenden Bewegung durch den Hintergrund Subtrahierer angezeigt. Verwenden der Methode anwenden von BackgroundSubtractorMOG2 in der OpenCV-19 -Bibliothek (siehe die Skripte in die zusätzliche Datei-2). Enthalten Sie im Set tierische Entdeckungen aus den vorherigen Frame Konto unbewegliche Tiere berücksichtigen.
    3. Führen Sie die folgenden Schritte für jede ROI- Ri
      1. Wenden Sie erweitern-Funktion an und berechnen Sie die Konturen33 von ROI Ri. Verwenden Sie die Funktionen erweitern und FindContours aus der OpenCV-19 -Bibliothek (siehe die Skripte in die zusätzliche Datei-2).
      2. Berechnen Sie den Rumpf Bereich34Hallo in die Anzahl der Pixel. Verwenden Sie die Funktion KonvexeHülle aus der OpenCV-19 -Bibliothek (siehe die Skripte in die zusätzliche Datei-2).
      3. Berechnen Sie den Radius35ri von ROI- Ri. Verwenden Sie die Funktion MinEnclosingCircle aus der OpenCV-19 -Bibliothek (siehe die Skripte in die zusätzliche Datei-2).
      4. Berechnen Sie die Solidität Si des ROI Ri. Solidität ist das Verhältnis der Kontur (in Schritt 6.4.3.1 erhaltenen) zu Fläche seine konvexe Hülle Fläche (in Schritt 6.4.3.2 erhaltenen) von Ri.
      5. Berechnen Sie das Seitenverhältnis Ai von ROI- Ri. Aspect Ratio ist das Verhältnis zwischen der Breite und der Höhe des Ri-begrenzende Rechteck. Das umschließende Rechteck wird berechnet mit Hilfe der Funktion BoundingRect aus der OpenCV-19 -Bibliothek.
    4. Wählen Sie einen reduzierten Satz von ROIs als Kandidat für die Tiere einzudämmen, indem Sie die Eigenschaften für Rumpf Bereich, Umkreis, Solidität und Seitenverhältnis anpassen.
      1. Überprüfen Sie, ob Hallo kleiner 500,0 oder größer als 100000.0ist. Wenn ja, entsorgen Sie die ROI- Ri. Ansonsten halten Sie die Ri als Kandidat ROI für die tierischen Lage.
      2. Überprüfen Sie, ob die ri 40,0unterschreitet. Wenn ja, entsorgen Sie die ROI- Ri. Ansonsten halten Sie die Ri als Kandidat ROI für die tierischen Lage.
      3. Überprüfen Sie, ob der Si kleiner ist als -4,0 verwerfen die ROI- Ri. Ansonsten halten Sie die Ri als Kandidat ROI für die tierischen Lage.
      4. Überprüfen Sie, ob die Ki weniger als 0,15 oder größer als 4.0ist. Ist also, verwerfen die ROI- Ri. Ansonsten halten Sie die Ri als Kandidat ROI für die tierischen Lage.
        Hinweis: Die Verwendung des ROIs reduziert die rechnerische Kosten, konzentriert sich die Tag-Suche auf das Tier Körperregion. Tierische Entdeckungen aus vorherigen Frames sind eingeschlossen, um falsche Erkennungen zu vermeiden, wenn die Tiere sich nicht bewegen.
    5. Analysieren Sie das Tier ROIs Tag Identitäten zu bestimmen. Führen Sie folgenden Schritte für jede ROI- Ri und für jeden internen ROI Pide, und extrahieren Sie die internen ROIs P.
      1. Das Graustufenbild Pi mit dem Otsu36 Schnittstellenüberwachung Algorithmus vollständig.
      2. Berechnen Sie die Konturen33 von Pi, wie in Schritt 6.4.3.1.
      3. Berechnen Sie den Rumpf Bereich34Hallo und das Seitenverhältnis Ai, wie in den Schritten 6.4.3.2 und 6.4.3.5.
      4. Die Form Momente37,38mi von Pizu berechnen. Verwenden Sie die Funktion Momente aus der OpenCV-19 -Bibliothek (siehe die Skripte in die zusätzliche Datei-2).
      5. Wählen Sie einen reduzierten Satz von ROIs als Kandidat für die Tags, die folgenden Kriterien enthalten.
        1. Überprüfen Sie, ob Hallo kleiner 150,0 oder 500,0größer ist. Wenn ja, entsorgen Sie die ROI- Pi. Ansonsten halten Sie die Pi als Kandidat ROI für den Tag-Standort.
        2. Überprüfen Sie, ob die Ki kleiner als 0,5 oder größer als 1,5 ist. Wenn ja, entsorgen Sie die ROI- Pi. Ansonsten halten Sie die Pi als Kandidat ROI für die tierischen Lage.
        3. Überprüfen Sie, ob der mi größer als 0,3ist. Wenn ja, entsorgen Sie die ROI- Pi. Ansonsten halten Sie die Pi als Kandidat ROI für die tierischen Lage.
    6. Das Tag ROIs zu klassifizieren. Nähern Sie ein Polygon39 mit OpenCV19 Funktion38 für jede ausgewählte ROI Pi19 an.
      1. Überprüfen Sie, ob es genau drei Scheitelpunkte im angenäherten Polygon gibt; der Tag der Dreieck -Klasse zuweisen. Ansonsten weisen Sie die Circle -Klasse in die Tag-Region.
        Hinweis: Angenäherten Polygon wird gespeichert unter Verwendung einer Matrix mit den Scheitelpunkten.
      2. Überprüfen Sie die zentralen Pixel des ROI Pi. Wenn es ein schwarzes Pixel ist, ordnen Sie Pi die durchlöcherte Klasse zu. Andernfalls die Pi die weißen Klasse zuordnen.
        Hinweis: Das Form-Center wird von den Momenten berechnet im Schritt 6.4.5.4 abgeleitet. Suchen Sie die schwarzen Pixel auf einer Fläche von einem 4-Pixel-Radius um den Mittelpunkt.
  5. Sichern Sie die Framedaten: Datum der Frame, Frame-Zeit prägen Klasse x Zentrum Form Koordinate und y-Zentrum-Form-Koordinate.
  6. Das nächste Bild fortsetzen Sie oder beenden Sie den Prozess. Siehe Abbildung 5 unten als ein visuelles Beispiel Skript Arbeitsschritte und beobachten Video 1 als Beispiel für Skript funktionieren.

figure-protocol-5
Abbildung 5 : Relevanten Schritte von der Video-Bearbeitung-Skript (1) auswerten Hintergrund Subtraktion Bewegung über dem Mittelwert der letzten 100 Frames. (2) Ergebnis des Hintergrund Subtraktion Algorithmus. (3) übernehmen eine erweitern morphologische Operation zu den weißen erkannt. (4) Apply beheben, statische, wichtigsten ROI; Das gelbe Polygon entspricht der Tank im Bodenbereich. (5) Konturen für jede Region weiß erkannt in den wichtigsten ROI kalkulieren und führen eine strukturelle Analyse für jedes erkannte Kontur. (6) überprüfen Sie strukturelle Eigenschaftswerte und Zweitniveau ROI Kandidaten wählen. (7) Binarisieren Rahmens mit einem Otsu Schnittstellenüberwachung Algorithmus; das Skript funktioniert nur mit L2-ROIs. (8) für jede Zweitniveau ROI binarisiert, die Konturen der weißen Regionen zu berechnen und ausführen eine Strukturanalyse für jede Kontur erkannt. (9) prüfen die strukturelle Eigenschaft Werte und wählt dann interne ROI-Kandidaten. (10) für jede Kontur in der internen ROI-Kandidat, berechnen die Deskriptoren/Momente. (11) überprüfen, ob die erkannten Form-Spiele mit dem Modell gestalten und ungefähre ein Polygon um die besten Match-Kandidaten. (12) die Anzahl der Eckpunkte des Polygons ungefähre überprüfen und bestimmen die geometrische Figur: Kreis oder Dreieck. (13) berechnen die Figur Center und prüfen Sie, ob die schwarzen Pixel auftreten; Wenn ja, ist es eine gelochte Figur. (14) visuelle Ergebnis nach Frame-Analyse. Bitte klicken Sie hier für eine größere Version dieser Figur.

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Ergebnisse

Wir konstruierten manuell eine Teilmenge der experimentellen Daten, die automatisierte Videoanalyse zu validieren. Eine Stichprobengröße von 1.308 Frames mit einem Konfidenzniveau von 99 % (das ist ein gewisses Maß an Sicherheit, das zeigt an, ob die Probe genau die Bevölkerung innerhalb der Fehlergrenze entspricht) und eine Fehlerquote von 4 % (das ist ein Prozentsatz, der beschreibt, wie weit die Antwort die Probe gab ist auf den realen Wert in der Bevölkerung) wurde nach dem Zufallspri...

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Diskussion

Die Leistung und Vertreter Ergebnisse mit dem Video-Tracking-Protokoll bestätigt seine Gültigkeit für die angewandte Forschung auf dem Gebiet der tierischen Verhaltens, mit einem besonderen Schwerpunkt auf soziale Modulation und zirkadiane Rhythmen von cohoused Tieren. Die Effizienz der Tier-Erkennung (69 %) und die Genauigkeit der Tag Diskriminierung (89,5 %) gepaart mit der Verhaltensmerkmale (d. h. Gängigkeit) der Zielarten verwendet hier legen nahe, dass dieses Protokoll eine perfekte Lösung für langfristige experime...

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Offenlegungen

Die Autoren haben nichts preisgeben.

Danksagungen

Die Autoren sind dankbar für die Firma Dr. Joan B., die die Veröffentlichung dieser Arbeit finanziert. Darüber hinaus sind die Autoren während der experimentellen Arbeit an die Techniker der experimentellen Aquarium Zone am Institute of Marine Sciences in Barcelona (ICM-CSIC) für ihre Hilfe dankbar.

Diese Arbeit wurde unterstützt durch das RITFIM-Projekt (CTM2010-16274; Prüfärztin: J. Aguzzi) gegründet durch das spanische Ministerium für Wissenschaft und Innovation (MICINN) und der TIN2015-66951-C2-2-R-Zuschuss vom spanischen Ministerium für Wirtschaft und die Wettbewerbsfähigkeit.

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Materialien

Liste der in diesem Artikel verwendeten Materialien
NameUnternehmenKatalognummerKommentare
Stativ 475ManfrottoA0673528Auslaufmodell
Gelenkarm 143ManfrottoD0057824Abgekündigte
Kamera USB 2.0 uEye LEiDS UI-1545LE-Mhttps://en.ids-imaging.com/store/products/cameras/usb-2-0-cameras/ueye-le.html
Fish Eye Len C-Mount f = 6 mm/F1.4InfaimonStandard Optical https://www.infaimon.com/es/estandar-6mm
Glasfasertank 1500 x 700 x 300 mm3
Black Filzstoff
Holzstrukturtank5 Holzleisten 50x50x250 mm
Holzstruktur Filzgewebe10 Holzleisten 25x25x250 mm
EdelstahlschraubenSo viele wie nötig zum Fixieren von Holzleistenkonstruktionen
PC2-Kerne CPU, 4GB RAM, 1 GB Grafik, 500 GB HD
Externer Speicher HDD2 TB Kapazität wünschenswert
iSPY Sotfware für Windows PCiSPYhttps://www.ispyconnect.com/download.aspx
Zoneminder Software Linux PCZoneminderhttps://zoneminder.com/
OpenCV 2.4.13.6 BibliothekOpenCVhttps://opencv.org/
Python 2.4Pythonhttps://www.python.org/
Camping Icebox
Plastikschale
Cyanocrylate Gel" s 
1 schwarze PVC-Kunststoffplatte (1 mm Dicke)Aufbau des Tags
1 weiße PVC-Kunststoffplatte (1 mm Dicke)Aufbau des Tags
4 Tag' s & Oslash; 40 mmmit schwarzer & weißer PVC-Kunststoffplatte
3 m Blue Strid Led Leuchten (480 nm)Wasserdicht wie gewünscht
3 m IR Strid LED Leuchten (850 nm)Wasserdicht wie gewünscht
6 m  Methacrylat-Rohre & Oslash; 15 mmgeschlossene Strid Led
4 PVC Ellbogen  45o & Oslash; 63 mmBaukonstruktion
3 m Flexibles PVC-Rohr & Oslash; 63 mmBaukonstruktion
4 PVC Schraubkappe & Oslash; 63 mmBaukonstruktion
4 O-Ring & Oslash; 63 mmBaukonstruktion
4 weibliche PVC-Sockel Kleber / Gewinde & Oslash; 63 mmBaukonstruktion
10 m DC 12V ElektrokabelLichtsteuerungsmechanismus Lichtstromversorgung
DC 12 V 300 WLichtsteuerungsmechanismus
MOSFET, RFD14N05L, N-Kanal, 14 A, 50 V, 3-polig, IPAK (TO-251)RS Komponenten325-7580Lichtsteuerungsmechanismus
Diode, 1N4004-E3/54, 1A, 400V, DO-204AL, 2-KiefernRS Components628-9029Lichtsteuerungsmechanismus
SicherungshalterRS Components336-7851Lichtsteuerungsmechanismus
2-Wege-Stromanschluss 3,81 mmRS Components220-4658Lichtsteuerungsmechanismus
Kondensator 220 & micro; F 200 VRS Components440-6761Lichtsteuerungsmechanismus
Widerstand 2K2 7 WRS Komponenten485-3038Lichtsteuerungsmechanismus
Sicherung 6,3 x 32 mm2 3ARS Komponenten413-210Lichtsteuerungsmechanismus
Arduino Uno Atmel Atmega 328 MCU-KarteRS Components715-4081Lichtsteuerungsmechanismus
Prototipe-Platine CEM3,3 orific.,RE310S2RS Components728-8737Light Control Mechanism
DC/DC Wandler,12 Vin,+/-5 Vout 100 mA 1 WRS Components689-5179Light Control Mechanism
2 SERA T8 blue moonlight Leuchtstofflampe 36 WattSERAAbkündigungs-/lichtisolierte Anlage
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Referenzen

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