Artículo de método

Seguimiento a largo plazo del vídeo de animales acuáticos Cohoused: un estudio de caso de la actividad locomotriz de la langosta Noruega (Nephrops norvegicus)

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DOI:

10.3791/58515

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8 de abril de 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

En este artículo

Resumen

Aquí presentamos un protocolo para el seguimiento individual de animales durante un largo período de tiempo. Utiliza visión por computadora métodos para identificar un conjunto de etiquetas manualmente construidas mediante un grupo de langostas como caso de estudio, al mismo tiempo proporcionando información sobre cómo casa, manipulan y marcan las langostas.

Resumen

Presentamos un protocolo relacionado con una técnica de seguimiento de vídeo basada en el fondo y umbral de imagen que hace posible un seguimiento individual de animales cohoused. Probamos la rutina de rastreo con cuatro cohoused cigalas (Nephrops norvegicus) bajo condiciones de luz-oscuridad durante 5 días. Las langostas habían sido marcadas individualmente. El montaje experimental y las técnicas de seguimiento utilizadas se basan totalmente en el software de código abierto. La comparación de la salida de rastreo con un detector manual indica que las langostas fueron correctamente detectados 69% de las veces. Entre las langostas correctamente detectadas, sus etiquetas individuales fueron correctamente identificados 89.5% de las veces. Teniendo en cuenta el tipo de marco utilizado en el protocolo y la tasa de movimiento de las langostas, el rendimiento de seguimiento video tiene una buena calidad, y el representante resultados apoyan la validez del protocolo en la producción de valiosos datos para necesidades de investigación (individual ocupación de espacio o patrones de actividad locomotor). El protocolo presentado aquí puede ser fácilmente modificado para requisitos particulares y por lo tanto, es transferible a otras especies donde el seguimiento individual de los especímenes en un grupo puede ser valioso para responder a preguntas de investigación.

Introducción

En los últimos años, seguimiento automatizado basado en imágenes ha proporcionado conjuntos de datos muy precisa que pueden utilizarse para explorar las preguntas básicas en ecología y comportamiento de las disciplinas1. Estos conjuntos de datos pueden utilizarse para el análisis cuantitativo del comportamiento animal2,3. Sin embargo, cada metodología de imagen utilizado para el seguimiento de los animales y la evaluación de comportamiento tiene sus fortalezas y limitaciones. En protocolos de seguimiento basado en imágenes que utilizan información espacial de fotogramas anteriores en una película para rastrear animales4,5,6, se pueden introducir errores cuando se cruzan dos animales. Estos errores son generalmente irreversibles y propagan a través del tiempo. A pesar de los avances computacionales que reducen o casi eliminan este problema5,7, estas técnicas aún necesitan entornos experimentales homogéneos para el seguimiento y la identificación precisa de los animales.

El empleo de las marcas que se pueden identificar únicamente en animales evita estos errores y permite el seguimiento a largo plazo de los individuos identificados. Marcadores utilizados (p. ej., códigos de barras y códigos QR) existen en la industria y el comercio y pueden ser identificados mediante técnicas de visión de computadora conocido, como aumentada realidad (p. ej.,8de ARTag) y calibración de la cámara (p. ej., CALTag9 ). Animales marcados previamente se han utilizado para estudios de comportamiento de alto rendimiento en diferentes especies animales, por ejemplo,3 de hormigas o abejas10, pero algunos de estos sistemas anteriores no están optimizados para el reconocimiento de etiquetas aisladas3.

El protocolo de seguimiento presentado en este papel es especialmente adecuado para el seguimiento de animales en imágenes de un canal, como el infrarrojo (IR) luz o luz monocromática (en particular, usamos la luz azul). Por lo tanto, el método desarrollado no utiliza señales de color, siendo también aplicable a otros ámbitos donde hay restricciones en la iluminación. Además, utilizamos etiquetas personalizadas diseñadas para no para molestar a las langostas y, al mismo tiempo, permite la grabación con cámaras de bajo costo. Por otra parte, el método utilizado aquí es basado en detección de etiqueta independiente de la estructura (es decir., el algoritmo reconoce la presencia de cada etiqueta de la imagen independientemente de la trayectoria anterior). Esta característica es importante en aplicaciones donde los animales pueden ser temporalmente ocluidos, o trayectorias animales pueden intersectar.

El diseño de la etiqueta permite su uso en los diferentes grupos de animales. Una vez que se establecen los parámetros del método, podría ser transferido para enfrentar otros problemas de seguimiento de animales sin la necesidad de entrenamiento de un clasificador específico (otros crustáceos y gasterópodos). Las principales limitaciones de la exportación el protocolo son el tamaño de la etiqueta y la necesidad de apego a los animales (que lo hace no apto para pequeños insectos, como moscas, abejas, etc.) y el 2D para el movimiento animal. Esta restricción es importante, dado que el método propuesto asume que el tamaño de la etiqueta se mantiene constante. Un animal que se mueve libremente en un ambiente 3D (por ejemplo, peces) mostraría tamaños de etiqueta distinta dependiendo de su distancia a la cámara.

El propósito de este protocolo es proporcionar una metodología fácil de usar para el seguimiento de animales marcados múltiples durante un largo período de tiempo (días o semanas) en un contexto 2D. El enfoque metodológico se basa en el uso de hardware y software de código abierto. Software libre y de código abierto permite adaptaciones, modificaciones y redistribución libre; por lo tanto, el software generado mejora a cada paso11,12.

El protocolo aquí presentado se centra en un laboratorio para realizar el seguimiento y evaluar la actividad locomotriz de cuatro animales acuáticos en un tanque durante 5 días. Los archivos de vídeo grabados desde una imagen Time-lapse de 1 s y compilados en un video de 20 fotogramas por segundo (1 día grabado ocupa aproximadamente 1 hora de video). Videos todas las grabaciones son automáticamente posprocesamiento para obtener posiciones de animales, aplicación de algoritmos y métodos de visión de computadora. El protocolo permite obtener grandes cantidades de datos, evitar su anotación manual, que ha demostrado ser mucho tiempo y laborioso en anteriores trabajos experimentales13de seguimiento.

Utilizamos la cigala (Nephrops norvegicus) para el estudio de caso; así, ofrecemos condiciones de laboratorio específicos para mantenerlos. Langostas realizan ritmos de aparición de madriguera bien estudiados que están bajo el control del reloj circadiano14,15, y cuando cohoused, forman la jerarquía de dominación16,17. Por lo tanto, el modelo presentado aquí es un buen ejemplo para los investigadores interesados en la modulación social de comportamiento con un enfoque específico en los ritmos circadianos.

La metodología presentada aquí se reproduce fácilmente y se puede aplicar a otras especies si existe la posibilidad de distinguir entre los animales con las etiquetas individuales. Los requisitos mínimos para este enfoque en el laboratorio de reproducción () son habitaciones isotérmicas para la configuración experimental; (ii) un suministro continuo de agua; (iii) mecanismos de control de temperatura de agua; (iv) un sistema de control de la luz; (v) una cámara USB y un ordenador estándar.

En este protocolo, utilizamos Python18 y OpenCV19 (Open fuente Computer Vision Library). Confiamos en la rápida y comúnmente aplicadas operaciones (tanto en términos de implementación y ejecución), como fondo resta20 y la imagen umbral21,22.

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Protocolo

La especie utilizada en este estudio no es una especie en peligro de extinción o protegida. Experimentos de laboratorio y muestreo habían seguido la legislación española y normativa (ICM-CSIC) institucional interna en materia de bienestar animal. Muestreo de animales se realizó con el permiso de la autoridad local (Generalitat de Catalunya).

1. animal mantenimiento y muestreo

Nota: El siguiente protocolo se basa en la suposición de que los investigadores pueden probar N. norvegicus en el campo durante la noche para evitar el daño a los fotorreceptores23. Debe evitarse la exposición de norvegicus N. a la luz solar. Después del muestreo, las langostas se suponen para ser ubicado en un centro de aclimatación similar al reportado previamente17,24, con un flujo continuo de agua de mar refrigerado (13 ° C). Los animales utilizados en este estudio son hombres en el estado intermoult con una longitud de cefalotórax (CL; media ± SD) de 43.92 ± 2,08 mm (N = 4).

  1. Mantener a las personas en compartimentos aislados para evitar cualquier daño debido a luchas individuales (véase la Figura 1a-d).
  2. Darles de comer alrededor de 3 x a la semana a veces al azar para no interferir con los ritmos circadianos.
    Nota: En este experimento, mejillones (aproximadamente 4 g por langosta) fueron utilizados como alimento. Mejillones se compraron de los proveedores de alimentos congelados y eran convenientes para el consumo humano.
  3. Uso de luz azul (425-515 nm) para simular las horas de luz según la sensibilidad espectral de los especies25 y las condiciones ambientales en el 400 m profundo26 (véase la figura 1C,d).
    Nota: La instalación utiliza aquí tiene un techo vertical de dos azul (478 nm) las lámparas fluorescentes que producen una intensidad de luz de 12 lux a 1 m de distancia de las lámparas. Vea la Figura 1a para la posición de las lámparas de techo y ver la Tabla de materiales de características del fabricante y técnicas lámparas.
  4. Ajustar el fotoperiodo de la facilidad de aclimatación a las horas de luz/oscuridad de 12/12 o simular el fotoperiodo natural de la latitud local.
  5. Regular la instalación temperatura 13 ° C y monitor 2 veces al día para verificar la temperatura de agua de mar inflowing alrededor de 13 ° C (véase la Figura 1e).
  6. Regular la entrada de agua de mar a un ritmo de unos 4 L/min para mantener la buena oxigenación.
    Nota: El agua de mar circula en un circuito abierto (no hay filtros y bombas adicionales se utilizan). El suministro de agua depende de los servicios de planta de acuario principal.

figure-protocol-1
Figura 1 : Vistas de aclimatación centro. (un) tanque de estantes. (a1) Entrada del agua de mar. (a2) Plafones fluorescentes. (b) detalle de la luz azul de iluminación. (c) detalle de célula Animal. (d) detalle de un panel de control de instalaciones aisladas. (e) temperatura ambiente para una de las entradas. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

2. construcción de etiqueta

Nota: La etiqueta usada aquí se puede cambiar según las características del animal de destino u otras consideraciones específicas.

  1. Cortar cuatro círculos de 40 mm de diámetro de una lámina de plástico negro.
  2. Corte de un blanco PVC plástico dos triángulos equiláteros con los lados de 26 mm.
  3. Corte de un blanco círculos de dos láminas de plástico PVC de 26 mm de diámetro.
  4. Marque el centro de los círculos y triángulos blancos y hacer un agujero de 10 mm en él.
  5. Pegue las cuatro formas blanco en el centro de los cuatro círculos negros.

figure-protocol-2
Figura 2 : Las cuatro etiquetas utilizadas para el marcaje individual de las langostas. Círculo, agujero de círculo, triángulo, triángulo-agujero. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

3. disposición experimental

Nota: El ámbito experimental, se supone que es en una cámara experimental independiente de pero en proximidad cercana a las instalaciones de aclimatación.

  1. Configurar una cámara experimental donde la temperatura del aire puede ser controlada y mantenida a la misma temperatura que el agua de mar en el ámbito experimental.
  2. Modificar el tanque de fibra de vidrio (1.500 x 700 x 300 mm) para ser utilizado como un espacio experimental. Añadir cuatro madrigueras con tuberías flexibles de PVC en el fondo del tanque y stick arena en la superficie donde las langostas se suponen para moverse (figura 3b-e). Para más detalles, ver17,27.
    1. Proporcionan la arena experimental con LED azul sumergible (472 nm, simulando horas luz) y LEDs IR (850 nm, oscuridad) (véase también figura 3a)17,24.
      Nota: Luz de LED se utiliza debido a su impacto de la baja temperatura y la disponibilidad del control electrónico utilizable y hardware libre. Se utilizó una instalación aislada con una temperatura de 13 ± 0,5 ° C medio ambiente y agua de mar.
    2. Mantenga siempre el IR LED encendido.
      Nota: La IR es necesario para grabación de vídeo en condiciones de oscuridad y en condiciones de luz. No es necesario apagarlo.
    3. Conecte los LEDs azules con un aparato para manejar el fotoperiodo. Vea las sugerencias en la Tabla de materialesy para más detalles, consulte Sbragaglia et al.. 17 (también se muestra en la figura 3a).
      Nota: Iluminación en el análisis automático de vídeo o de imagen es un factor crítico. Regular iluminación sin sombras por toda la arena evitando reflexiones superficiales de agua facilita el posterior vídeo o análisis de imágenes. En el marco del presente Protocolo, se utilizaron las condiciones de luz/oscuridad sólo 12/12. Luz y la oscuridad poco a poco fueron alcanzadas dentro de 30 minutos y se agrega una secuencia de comandos de controlador de luz como archivo adicional 1.
    4. Coloque la entrada de agua de mar refrigerada en una esquina del tanque y la salida correspondiente en la esquina opuesta.
    5. Regular la entrada de agua de mar con un caudal de 4 L/min aproximadamente.
    6. Rodean el depósito con una cortina negra con el fin de proporcionar un aislamiento completo desde otra luz (figura 3a).
  3. Coloque el trípode para que la cámara está fijada al lado de la arena experimental y posición de la cámara anterior (130 cm) y en el centro de la arena de la experimental (75 cm x 32,5 cm (ver figura 3a).
  4. Compruebe si la cámara está en la posición centrada (véase el paso 3.3) para asegurarse de no ha sido movida involuntariamente.
  5. Conecte la cámara web en un equipo que se coloca fuera de la cortina (figura 3a).
    1. Instalar el software para gestionar la grabación Time-lapse con la cámara de video.
      Nota: Grabaciones time-lapse dependen de la velocidad del movimiento de las especies. Además, ver la Tabla de materiales para la cámara, lente ojo de pez, PC y características de software y fabricantes aquí.
    2. Ajustar los parámetros del video grabación de acuerdo a las características de la especie.
      Nota: Teniendo en cuenta la tasa de movilidad de norvegicus N., una grabación Time-lapse de 1 s fue utilizada aquí, y el vídeo se guarda cada 24 h.
    3. Asegúrese de crear una marca de tiempo (incluyendo la fecha) en el vídeo Time-lapse (como esto puede ayudar para el futuro marcador manual del comportamiento).

figure-protocol-3
Figura 3 : Configuración experimental. (a) diagrama de la Asamblea de la experimental adquisición de tanque y video. (b) Vista General del tanque experimental. (c) Fondo vista del tanque experimental, indicando las madrigueras artificiales. (d) parte superior vista, mostrando la parte inferior del tanque experimental. (e) detalle de una de las entradas de la madriguera. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

4. experimental ensayo y preparación de animales

Nota: Todos los pasos con los animales deben realizarse en las instalaciones de aclimatación y las condiciones de luz roja, según la sensibilidad espectral de la langosta Noruega del25. Al mover los animales entre la aclimatación y la instalación experimental, evitar cualquier exposición de las langostas a la luz, con un bolso negro opaco para cubrir la nevera.

  1. Prepare una nevera separada previamente en cuatro compartimentos sumergidos con agua a 7 ° c aproximadamente.
  2. Prepare las cuatro etiquetas previamente construido y rápido pegamento, como cianoacrilato.
  3. Preparar una bandeja con hielo picado.
  4. Seleccione las cuatro langostas etiquetadas en las instalaciones de aclimatación y poner cada uno de ellos en un compartimento de la nevera.
  5. Esperar 30 minutos y, a continuación, inicie el procedimiento de etiquetado.
    1. Tomar una langosta y ponerla en el hielo machacado durante 5 minutos inmovilizarlo y facilitar la operación de etiquetado.
    2. Seque la parte superior del cefalotórax de la langosta con papel adsorbente y poner una gota de pegamento rápido en él.
    3. Colocar la etiqueta horizontalmente encima de cefalotórax del animal, en contacto con el pegamento, y esperar el tiempo suficiente para se endurezca (de unos 20 s).
    4. Volver la langosta a su compartimiento en la nevera y proceder con los otros tres animales de la misma manera.
    5. Colocar las langostas en la celda donde estaban previamente y esperar 24 horas para asegurarse que la etiqueta se pega correctamente en.
    6. Transferencia de las langostas de la facilidad de aclimatación a la cámara experimental usando la misma nevera que fue utilizada para el procedimiento de etiquetado.
  6. Iniciar la grabación de vídeo y esperar 5 minutos antes de introducir las langostas etiquetadas. Obtener una imagen de fondo promedio de los iniciales 100 marcos.
    Nota: Esperar un mínimo de 1 minuto es obligatoria para obtener cuadros de fondo sin etiquetado langostas; son necesarios para el procesamiento de vídeo.
  7. Introducir los animales uno por uno en el tanque de experimentación dentro de su compartimento respectivo, mantener el agua en él.
  8. Esperar a salir; Si no salen, ayudarles suavemente por la inclinación el compartimiento. Vea la figura 4 como ejemplo de los animales dentro del tanque bajo condiciones experimentales.

figure-protocol-4
Figura 4 : Cuadro de vídeo raw. Un ejemplo de un cuadro representativo de uno de los vídeos Time-lapse recogidos durante los experimentos. En la esquina superior derecha, se muestra la hora con la fecha, la hora y el marco. Tenga en cuenta las diferencias en la iluminación del tanque en la esquina inferior de la imagen. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

5. vídeo análisis guión

  1. Realizar el análisis después de la terminación del experimento.
    1. Lanzar el script de visión de computadora para análisis de video.
    2. Ejecutar programa en Java para calcular la posición y distancia cubierta por las langostas e introducir los datos en la base de datos.
      Nota: Este programa es un algoritmo basado en la distancia euclidiana28.
    3. Ejecutar secuencia de comandos SQL a binning datos como intervalo de tiempo deseado (ej. 10 minutos).

6. equipo visión guión de análisis de vídeo

Nota: El guión evita la corrección de la imagen ojo de pez porque no introduce un error relevante en la configuración experimental. Sin embargo, es posible corregirlo con OpenCV cámara calibración funciones29 basado en vector y matriz de rotación métodos30,31.

  1. Seleccione el lenguaje de programación Python18 .
  2. Seleccione la biblioteca de procesamiento de vídeo y OpenCV19 imagen.
  3. Cargar un video.
    Nota: Formatos de video .avi o . MP4 se utiliza en este experimento, pero esto no es obligatorio. Depende de los codecs de32 FourCC instalados en el sistema operativo.
  4. Realice los pasos siguientes para cada marco de Fi en el video.
    1. Restar el fondo20B (promedio de los últimos 100 marcos, obtenido en el paso 4.6) de la corriente marco Fiy actualizar la imagen de fondo B como Fi. Utilice la función BackgroundSubtractorMOG2 de la biblioteca19 de OpenCV (ver las secuencias de comandos en el archivo adicional 2).
    2. Determinar el conjunto de las regiones de interés (ROIs) R de los píxeles con movimiento pertinente indicado por el subtractor del fondo. Utilice el método se aplica de BackgroundSubtractorMOG2 en la biblioteca de19 OpenCV (ver las secuencias de comandos en el archivo adicional 2). En conjunto, incluyen las detecciones de animales desde el marco anterior, tener en animales Opticas cuenta.
    3. Realice los pasos siguientes para cada ROI Ri
      1. Aplicar la función de dilate y calcular contornos33 de ROI Ri. Utilizar las funciones dilatar y findContours de la biblioteca19 de OpenCV (ver las secuencias de comandos en el archivo adicional 2).
      2. Calcular el casco zona34Hola en el número de píxeles. Utilizar la función CierreConvexo de la biblioteca de19 OpenCV (ver las secuencias de comandos en el archivo adicional 2).
      3. Calcular el radio35ri de la ROI Ri. Utilizar la función minEnclosingCircle de la biblioteca de19 OpenCV (ver las secuencias de comandos en el archivo adicional 2).
      4. Calcular la solidez si de la ROI Ri. Solidez es la relación de la zona del contorno (obtenida en paso 6.4.3.1) su área convexa (obtenido en paso 6.4.3.2) de la Ri.
      5. Calcular el cociente de aspecto ai de la ROI Ri. Relación de aspecto es la relación entre la anchura y la altura de los Ri-rectángulo de límite. El rectángulo delimitador se calcula utilizando la función boundingRect de la biblioteca19 de OpenCV.
    4. Seleccione un conjunto reducido de ROIs como candidato para contener a los animales, mediante el ajuste de las propiedades de área de casco, radio, solidez y relación de aspecto.
      1. Compruebe si Hola es menor 500.0 o mayor 100000.0. Si es así, deseche el ROI Ri. De lo contrario, mantener la Ri como un candidato ROI para la ubicación de animales.
      2. Compruebe si la ri es menor que 40.0. Si es así, deseche el ROI Ri. De lo contrario, mantener la Ri como un candidato ROI para la ubicación de animales.
      3. Compruebe si el si es menos de -4.0 descartar el ROI Ri. De lo contrario, mantener la Ri como un candidato ROI para la ubicación de animales.
      4. Compruebe si el ai es menor a 0.15 o superior a 4.0. Es así que, descarte el ROI Ri. De lo contrario, mantener la Ri como un candidato ROI para la ubicación de animales.
        Nota: El uso de ROIs reduce el coste computacional, centrando la búsqueda de etiquetas en la región del cuerpo del animal. Animales detecciones de fotogramas anteriores se incluyen para evitar detecciones de mal cuando los animales no se mueven.
    5. Analizar el animal ROIs para determinar las identidades de la etiqueta. Ejecutar de siguiendo los pasos de cada ROI Ri y para cada interno ROI Piy extraer el ROIs internas P.
      1. Binarize la imagen en escala de grises Pi usando el algoritmo de umbral Otsu36 .
      2. Calcular los contornos33 de Pi, como en el paso 6.4.3.1.
      3. Calcular el casco zona34Hola y la relación de aspecto ai, como en los pasos 6.4.3.2 y 6.4.3.5.
      4. Calcular la forma momentos37,38mi PI. Utilizar los momentos de la función de la biblioteca de19 OpenCV (ver las secuencias de comandos en el archivo adicional 2).
      5. Seleccione un conjunto reducido de ROIs como candidato para contener las etiquetas, utilizando los siguientes criterios.
        1. Compruebe si Hola es menor 150.0 o mayor a 500.0. Si es así, deseche el ROI Pi. De lo contrario, mantenga el Pi como candidato ROI para la ubicación de la etiqueta.
        2. Compruebe si el ai es menor de 0.5 o mayor que 1,5. Si es así, deseche el ROI Pi. De lo contrario, mantenga el Pi como candidato ROI para la localización de animales.
        3. Compruebe si el mi es mayor que 0.3. Si es así, deseche el ROI Pi. De lo contrario, mantenga el Pi como candidato ROI para la localización de animales.
    6. Clasificar la etiqueta ROIs. Aproximado de un polígono39 usando el OpenCV19 función38 para cada seleccionado ROI Pi19.
      1. Compruebe si hay exactamente tres vértices en el polígono aproximado; asignar la etiqueta a la clase de triángulo . De lo contrario, asignar la clase de círculo a la región de etiqueta.
        Nota: Polígono aproximado se almacena utilizando una matriz con los vértices.
      2. Compruebe el pixel central de la ROI Pi. Si es un pixel negro , asignar la Pi a la clase de agujeros . En caso contrario, asigne la Pi a la clase blanca .
        Nota: El centro de la forma se deduce de los momentos calculados en el paso 6.4.5.4. Buscar los pixeles negros en una zona de un radio de 4 píxeles alrededor del centro.
  5. Guardar los datos de marco: marco de la fecha, hora de marco, forma clase x centro forma coordenada y coordenada centro forma.
  6. Continuar con el siguiente fotograma o finalizar el proceso. Ver figura 5 a continuación como un ejemplo visual de los pasos de guión de trabajo y ver 1 Video como un ejemplo de secuencia de comandos funciona.

figure-protocol-5
Figura 5 : Medidas pertinentes de los script de procesamiento de video (1) evaluar el movimiento de sustracción de fondo sobre la media de los últimos 100 marcos. (2) resultado del algoritmo de la sustracción de fondo. (3) aplicar una operación morfológica dilate las áreas blanco detectado. (4) aplicar fix, ROI estático, principal; el polígono amarillo corresponde a la zona del tanque inferior. (5) calcular los contornos de cada región blanco detectada en el retorno de la inversión principal y realizar un análisis estructural para cada contorno detectado. (6) Compruebe los valores de las propiedades estructurales y, a continuación, seleccione los candidatos ROI de segundo nivel. (7) Binarize el marco utilizando un algoritmo de umbral Otsu; el script funciona sólo con ROIs de segundo nivel. (8) para cada uno binarizada ROI de segundo nivel, calcular los contornos de las regiones blanco y realizar un análisis estructural para cada uno detectado contorno. (9) Compruebe la propiedad estructural valores y, a continuación, selecciona a candidatos internos de retorno de la inversión. (10) para cada contorno en el candidato de retorno de la inversión interno, calcular los descriptores/momentos. (11) Verifique si los partidos de forma detectado con el modelo de la forma y aproximan de un polígono a los mejores candidatos de partido. (12) comprobar el número de vértices del polígono aproximado y determinar la figura geométrica: círculo o triángulo. Centro (13) calcular la figura y comprobar si se producen píxeles negros; Si Si, es una figura agujereada. (14) resultado visual tras el análisis de la estructura. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

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Resultados

Se construyó manualmente un subconjunto de los datos experimentales para validar el análisis automatizado de video. Un tamaño de muestra de 1.308 marcos con un nivel de confianza del 99% (que es una medida de seguridad que muestra si la muestra refleja con precisión la población, dentro de su margen de error) y un margen de error del 4% (que es un porcentaje que describe cómo cerrar el respuesta que dio la muestra es el valor real de la población) fue seleccionado al azar, y realizó una a...

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Discusión

Los resultados de rendimiento y representante obtenidos con el protocolo de seguimiento de video confirman su validez para la investigación aplicada en el campo del comportamiento animal, con un enfoque específico en modulación social y los ritmos circadianos de los animales cohoused. La eficiencia de la detección de animales (69%) y la exactitud de la discriminación de la etiqueta (89,5%) junto con las características de comportamiento (es decir, velocidad de movimiento) de las especies objetivo utilizadas aquí sugieren...

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Divulgaciones

Los autores no tienen nada que revelar.

Agradecimientos

Los autores agradecemos a la Dr. Joan B. empresa que financió la publicación de este trabajo. También, los autores están agradecidos a los técnicos de la zona de acuario experimental en el Instituto de Ciencias del mar de Barcelona (ICM-CSIC) por su ayuda durante el trabajo experimental.

Este trabajo fue financiado por el proyecto RITFIM (CTM2010-16274; investigador principal: J. Aguzzi) fundada por el Ministerio de ciencia e innovación (MICINN) y la concesión de TIN2015-66951-C2-2-R por el Ministerio de economía y competitividad.

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Materiales

Lista de materiales utilizados en este artículo
NombreEmpresaNúmero de catálogoComentarios
Trípode 475ManfrottoA0673528Descatalogado
Brazo Articulado 143ManfrottoD0057824Descatalogado
Cámara USB 2.0 uEye LEiDSUI-1545LE-Mhttps://en.ids-imaging.com/store/products/cameras/usb-2-0-cameras/ueye-le.html
Ojo de Pez Len C-mount f = 6 mm/F1.4InfaimonEstándar Óptico https://www.infaimon.com/es/estandar-6mm
Tanque de fibra de vidrio 1500 x 700 x 300 mm3
Black Tela
Tanque de estructura de madera5 listones de madera 50x50x250 mm
fieltro de estructura de madera10 listones de madera 25x25x250 mm
Tornillos detantos como sea necesario para fijar listones de madera
estructuras PCCPU de 2 núcleos, 4 GB de RAM, 1 GB de gráficos, 500 GB de almacenamiento externo en disco duro
2TB de capacidad deseable
iSPY Sotfware para PC con WindowsiSPYhttps://www.ispyconnect.com/download.aspx
software Zoneminder Linux PCZoneminderhttps://zoneminder.com/
OpenCV 2.4.13.6 BibliotecaOpenCVhttps://opencv.org/
Python 2.4Pythonhttps://www.python.org/
Nevera de
camping Bandeja de plástico Gel
cianocrilatopara pegar la etiqueta' S 
1 lámina de plástico PVC negro (1 mm de grosor)Construcción de la etiqueta
1 lámina de plástico PVC blanco (1 mm de grosor)Construcción de la etiqueta
4 Tag' s Ø 40 mmFabricado con lámina de plástico PVC blanco y negro
3 m Blue Strid Led Ligts (480 nm)Impermeable como sea deseable
3 m IR Strid Led Ligts (850 nm)Impermeable como deseable
6 m  Tubos de metacrilato y oslash; 15 mmCerrado Strid Led 4
PVC Codo   45o Ø 63 mmConstrucción de madriguera
m Tubo de PVC flexible de 3 m y Oslash; Construcciónmadriguera
4 tapón de rosca de PVC y Oslash; Construcciónmadriguera
juntas tóricas y Oslash; Construcción demadriguera
4 Pegamento / rosca de PVC hembra y Oslash; 63 mmConstrucción de madriguera
CableMecanismo de control de luz
Fuente de alimentación Ligt DC 12 V 300 WMecanismo de control
de luz MOSFET, RFD14N05L, canal N, 14 A, 50 V, 3 pines, IPAK (TO-251)RS Components325-7580Mecanismo
de control de luzDiodo, 1N4004-E3/54, 1A, 400V, DO-204AL, 2 pinosRS Components628-9029 Mecanismo de control deluz
PortafusiblesComponents336-7851 Mecanismo de control deluz
2 vías 3,81 mmComponentes RS220-4658Condensador de mecanismo de control de luz
220 µ F 200 VRS Components440-6761Mecanismo de control de luz
Resistencia 2K2 7 WRS Components485-3038 Mecanismo decontrol de luz
Fusible 6,3 x 32 mm2 3ARS Components413-210 Mecanismo de control deluz
Arduino Uno Atmel Atmega 328 Placa MCURS Components715-4081 Mecanismo de control deluz
Placa Prototipe CEM3,3 orificio.,RE310S2Componentes RS728-8737 Mecanismo decontrol de luz Convertidor
CC/CC, 12 Vin,+/-5 Vout 100 mA 1 WComponentes RS689-5179Mecanismo de control de luz
2 SERA T8 bombilla fluorescente de luz de luna azul 36 vatiosSERAInstalación descatalogada/aislada de luz
de fieltroTela de acero inoxidable de 3 de de 63 mm de de 63 mm 4 de 63 mm eléctrico de 10 m DC 12V RS Terminal de alimentación de

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