تتبع الفيديو الطويلة الأجل من الحيوانات المائية كوهوسيد: دراسة حالة من "النشاط الحركي اليومي" "النرويج جراد البحر" (النرويجي نيفروبس)
Summary
نقدم هنا بروتوكولا لتعقب الحيوانات على حدة على مدى فترة طويلة من الزمن. ويستخدم الكمبيوتر رؤية أساليب تحديد مجموعة من العلامات المركبة يدوياً باستخدام مجموعة من جراد البحر كدراسة حالة، في نفس الوقت توفير المعلومات بشأن كيفية البيت، التلاعب، ووضع علامة جراد البحر.
Abstract
نقدم بروتوكول ذات الصلة بأسلوب التعقب بالفيديو على أساس الطرح الخلفية والصورة العتبة التي تجعل من الممكن تعقب الحيوانات كوهوسيد على حدة. نحن اختبار تتبع الروتين مع أربعة كوهوسيد النرويج الكركند (النرويجي نيفروبس) تحت ظروف الضوء الظلام لمدة 5 أيام. جراد البحر قد تم معلم على حدة. الإعداد التجريبية وتتبع التقنيات المستخدمة تستند كلياً على برمجيات المصدر المفتوح. مقارنة الإخراج تتبع مع الكشف عن دليل يشير إلى أن جراد البحر تم بشكل صحيح الكشف عن 69% الأوقات. كان بين الكركند تم الكشف عنه بشكل صحيح، العلامات الفردية بشكل صحيح وحدد 89.5 في المائة الأوقات. نظراً لمعدل الإطارات المستخدمة في البروتوكول ومعدل حركة الكركند، أداء تتبع الفيديو ذات نوعية جيدة، ودعم النتائج الممثل سريان البروتوكول في إنتاج بيانات قيمة للاحتياجات البحثية (الفرد شغل الفضاء أو أنماط النشاط الحركي). البروتوكول المعروضة هنا يمكن تخصيصها بسهولة، وهو، ومن ثم يمكن نقلها إلى الأنواع الأخرى حيث يمكن تتبع كل من العينات في مجموعة قيمة للإجابة على أسئلة البحث.
Introduction
في السنوات القليلة الماضية، قدمت التتبع الآلي يستند إلى صورة دقيقة للغاية من مجموعات البيانات التي يمكن استخدامها لاستكشاف المسائل الأساسية في تخصصات علم البيئة والسلوك1. يمكن استخدام هذه البيانات للتحليل الكمي لسلوك الحيوانات2،3. ومع ذلك، قد كل صورة المنهجية المستخدمة لتعقب الحيوانات وتقييم سلوك مواطن قوتها والقيود. في البروتوكولات تتبع المستندة إلى الصور التي تستخدم المعلومات المكانية من الإطارات السابقة في فيلم لتعقب الحيوانات4،،من56، يمكن إدخال أخطاء عندما عبر مسارات اثنين من الحيوانات. هذه الأخطاء هي عموما لا رجعة فيه، وتنتشر عبر الزمن. وعلى الرغم من التقدم الحسابية التي تخفض أو تقريبا القضاء على هذه المشكلة5،7، هذه التقنيات لا تزال بحاجة بيئات تجريبية متجانسة لدقة تعريف الحيوانات وتتبع.
توظيف علامات يمكن تعريفه بشكل فريد في الحيوانات يتجنب هذه الأخطاء، ويتيح تعقب طويل الأجل للأفراد الذين يتم تحديدهم. علامات تستخدم على نطاق واسع (مثلالرموز الشريطية ورموز ريال قطري) موجودة في الصناعة والتجارة، ويمكن تحديدها باستخدام تقنيات رؤية الكمبيوتر المعروفة، مثل زيادة الواقع (مثلاً، أرتاج8) ومعايرة الكاميرا (مثلاً، كالتاج9 ). سبق استخدمت الحيوانات المعلمة للدراسات السلوكية الفائق في الأنواع الحيوانية المختلفة، للمثال،3 من النمل أو النحل10، ولكن بعض هذه النظم السابقة ليست الأمثل للاعتراف بالعلامات معزولة3.
بروتوكول التعقب المعروضة في هذه الورقة مناسبة خاصة لتعقب الحيوانات في صور قناة واحدة، مثل الأشعة تحت الحمراء (IR) خفيفة أو الضوء أحادي اللون (خاصة، يمكننا استخدام الضوء الأزرق). ولذلك لا تستخدم طريقة وضع رموز الألوان، يجري أيضا للتطبيق في البيئات الأخرى حيث توجد قيود في الإضاءة. وبالإضافة إلى ذلك، نحن نستخدم علامات مخصصة مصممة لكي لا تخل جراد البحر، وفي الوقت نفسه، تسمح للتسجيل مع كاميرات منخفضة التكلفة. وعلاوة على ذلك، تقوم الطريقة المستخدمة هنا على كشف العلامة مستقلة عن الإطار (.، أي الخوارزمية تعترف بوجود كل علامة في الصورة بغض النظر عن المسارات السابقة). تعتبر هذه الميزة ذات الصلة في التطبيقات حيث تغطي الحيوانات يمكن أن يكون مؤقتاً، أو قد تتقاطع المسارات الحيوانات.
تصميم العلامة يسمح استخدام مجموعات مختلفة من الحيوانات. حالما يتم تعيين المعلمات للأسلوب، فإنه يمكن نقلها إلى معالجة مشاكل أخرى تتبع الحيوانات دون الحاجة إلى تدريب مصنف معين (القشريات أو الرخويات الأخرى). هي القيود الرئيسية المصدرة للبروتوكول بحجم العلامة والحاجة إلى التمسك بالحيوان (مما يجعله غير مناسب للحشرات الصغيرة مثل الذباب والنحل، إلخ)، وعلى افتراض 2D لحركة الحيوانات. هذا القيد مهم، نظراً لأن الطريقة المقترحة يفترض حجم العلامة يظل ثابتاً. الحيوانات تتحرك بحرية في بيئة ثلاثية الأبعاد (مثل السمك) سوف تظهر علامة مختلفة الأحجام اعتماداً على المسافة للكاميرا.
والغرض من هذا البروتوكول توفير منهجية سهلة الاستخدام لتتبع الحيوانات كلمات متعددة على مدى فترة طويلة من الزمن (أيام أو أسابيع) في سياق ثنائي الأبعاد. ويستند النهج المنهجي استخدام برمجيات المصدر المفتوح والأجهزة. تراخيص البرمجيات الحرة والمفتوحة المصدر التكيفات والتعديلات، وإعادة توزيعها مجاناً؛ ولذلك، يحسن البرنامج الذي تم إنشاؤه في كل خطوة11،12.
البروتوكول المعروضة هنا يركز على مختبر لتتبع وتقييم النشاط الحركي للحيوانات المائية الأربعة في خزان لمدة 5 أيام. ملفات الفيديو المسجلة من صورة الوقت الفاصل بين s 1 وجمعها في شريط فيديو في 20 الإطارات لكل ثانية (1 يوم مسجل تحتل حوالي 1 ح فيديو). جميع تسجيلات الفيديو يتم بوستبروسيسيد تلقائياً للحصول على مواقف الحيوان، تطبيق خوارزميات وطرق رؤية الكمبيوتر. أن البروتوكول يسمح بالحصول على كميات كبيرة من بيانات، تجنب الشرح اليدوي، الذي أظهر أن يكون الوقت كثيفة ومضنية في ورقات التجريبية السابقة13تتبع.
نحن نستخدم جراد البحر النرويج (النرويجي نيفروبس) لدراسة الحالة؛ وهكذا، نوفر الظروف المختبرية إبلاغها للحفاظ عليها. جراد البحر أداء إيقاعات ظهور الجحر مدروسة التي تخضع لسيطرة ال14،الإيقاعية على مدار الساعة15، وعند كوهوسيد، وهي تشكل هيمنة التسلسل الهرمي16،17. ومن ثم، النموذج المعروض هنا مثال جيد للباحثين المهتمين بتحوير السلوك مع التركيز بوجه خاص على إيقاعات سيركاديان الاجتماعية.
المنهجية المقدمة هنا ويرد بسهولة ويمكن تطبيقها على الأنواع الأخرى إذا لم يكن هناك إمكانية للتمييز بين الحيوانات مع العلامات الفردية. الحد الأدنى من المتطلبات لاستنساخ هذا نهج في المختبر (ط) غرف متحاور للإعداد التجريبية؛ (ثانيا) إمدادات المياه مستمرة؛ (الثالث) آليات مراقبة درجة حرارة المياه؛ (رابعا) نظام تحكم بضوء؛ (ت) كاميرا USB وجهاز كمبيوتر قياسية.
نستخدم في هذا البروتوكول، بيثون18 و OpenCV19 (الكمبيوتر رؤية المكتبة مفتوحة المصدر). ونحن نعتمد على عمليات سريعة ويشيع التطبيقية (سواء من حيث التنفيذ والتنفيذ)، مثل خلفية الطرح20 والصورة العتبة21،22.
Protocol
Representative Results
Discussion
وأكدت نتائج الأداء والممثل الحصول عليها مع بروتوكول تتبع الفيديو صلاحيته للبحوث التطبيقية في مجال سلوك الحيوانات، مع التركيز بوجه خاص على التشكيل الاجتماعي وايقاعات circadian كوهوسيد الحيوانات. الكفاءة للكشف عن الحيوانات (69%) ودقة تمييز العلامة (89.5%) مقترنة بالخصائص السلوكية (أي بمعدل الحركة)…
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
الكتاب نشعر بالامتنان للدكتور جوان ب الشركة التي تمول بنشر هذا العمل. أيضا، ممتنون المؤلفون إلى فنيين منطقة الحوض التجريبي في معهد “العلوم البحرية” في برشلونة (ICM-السفن) لمساعدتهم أثناء العمل التجريبي.
هذا العمل كان يدعمها المشروع ريتفيم (CTM2010-16274؛ والباحث الرئيسي: اغوزي J.) تأسست من قبل وزارة العلوم الإسبانية والابتكار (ميسين)، ومنحة TIN2015-66951-C2-2-R من الإسبانية وزارة الاقتصاد والقدرة التنافسية.
Materials
| Tripod 475 | Manfrotto | A0673528 | Discontinued |
| Articulated Arm 143 | Manfrotto | D0057824 | Discontinued |
| Camera USB 2.0 uEye LE | iDS | UI-1545LE-M | https://en.ids-imaging.com/store/products/cameras/usb-2-0-cameras/ueye-le.html |
| Fish Eye Len C-mount f=6mm/F1.4 | Infaimon | Standard Optical | https://www.infaimon.com/es/estandar-6mm |
| Glass Fiber Tank 1500x700x300 mm | |||
| Black Felt Fabric | |||
| Wood Structure Tank | 5 Wood Strips 50x50x250 mm | ||
| Wood Structure Felt Fabric | 10 Wood Strips 25x25x250 mm | ||
| Stainless Steel Screws | As many as necessary for fix wood strips structures | ||
| PC | 2-cores CPU, 4GB RAM, 1 GB Graphics, 500 GB HD | ||
| External Storage HDD | 2 TB capacity desirable | ||
| iSPY Sotfware for Windows PC | iSPY | https://www.ispyconnect.com/download.aspx | |
| Zoneminder Software Linux PC | Zoneminder | https://zoneminder.com/ | |
| OpenCV 2.4.13.6 Library | OpenCV | https://opencv.org/ | |
| Python 2.4 | Python | https://www.python.org/ | |
| Camping Icebox | |||
| Plastic Tray | |||
| Cyanocrylate Gel | To glue tag’s | ||
| 1 black PVC plastic sheet (1 mm thickness) | Tag's construction | ||
| 1 white PVC plastic sheet (1 mm thickness) | Tag's construction | ||
| 4 Tag’s Ø 40 mm | Maked with black & white PVC plastic sheet | ||
| 3 m Blue Strid Led Ligts (480 nm) | Waterproof as desirable | ||
| 3 m IR Strid Led Ligts (850 nm) | Waterproof as desirable | ||
| 6m Methacrylate Pipes Ø 15 mm | Enclosed Strid Led | ||
| 4 PVC Elbow 45o Ø 63 mm | Burrow construction | ||
| 3 m Flexible PVC Pipe Ø 63 mm | Burrow construction | ||
| 4 PVC Screwcap Ø 63 mm | Burrow construction | ||
| 4 O-ring Ø 63 mm | Burrow construction | ||
| 4 Female PVC socket glue / thread Ø 63 mm | Burrow construction | ||
| 10 m DC 12V Electric Cable | Light Control Mechanism | ||
| Ligt Power Supply DC 12V 300 w | Light Control Mechanism | ||
| MOSFET, RFD14N05L, N-Canal, 14 A, 50 V, 3-Pin, IPAK (TO-251) | RS Components | 325-7580 | Light Control Mechanism |
| Diode, 1N4004-E3/54, 1A, 400V, DO-204AL, 2-Pines | RS Components | 628-9029 | Light Control Mechanism |
| Fuse Holder | RS Components | 336-7851 | Light Control Mechanism |
| 2 Way Power Terminal 3.81mm | RS Components | 220-4658 | Light Control Mechanism |
| Capacitor 220 µF 200 V | RS Components | 440-6761 | Light Control Mechanism |
| Resistance 2K2 7W | RS Components | 485-3038 | Light Control Mechanism |
| Fuse 6.3x32mm 3A | RS Components | 413-210 | Light Control Mechanism |
| Arduino Uno Atmel Atmega 328 MCU board | RS Components | 715-4081 | Light Control Mechanism |
| Prototipe Board CEM3,3 orific.,RE310S2 | RS Components | 728-8737 | Light Control Mechanism |
| DC/DC converter,12Vin,+/-5Vout 100mA 1W | RS Components | 689-5179 | Light Control Mechanism |
| 2 SERA T8 blue moonlight fluorescent bulb 36 watts | SERA | Discontinued / Light isolated facility |
References
- Dell, A. I., et al. Automated image-based tracking and its application in ecology. Trends in Ecology & Evolution. 29 (7), 417-428 (2014).
- Berman, G. J., Choi, D. M., Bialek, W., Shaevitz, J. W. Mapping the stereotyped behaviour of freely moving fruit flies. Journal of The Royal Society Interface. 11 (99), (2014).
- Mersch, D. P., Crespi, A., Keller, L. Tracking Individuals Shows Spatial Fidelity Is a Key Regulator of Ant Social Organization. Science. 340 (6136), 1090 (2013).
- Tyson, L. Hedrick Software techniques for two- and three-dimensional kinematic measurements of biological and biomimetic systems. Bioinspiration & Biomimetics. 3 (3), 034001 (2008).
- Branson, K., Robie, A. A., Bender, J., Perona, P., Dickinson, M. H. High-throughput ethomics in large groups of Drosophila. Nature Methods. 6 (6), 451-457 (2009).
- de Chaumont, F., et al. Computerized video analysis of social interactions in mice. Nature Methods. 9, 410 (2012).
- Pérez-Escudero, A., Vicente-Page, J., Hinz, R. C., Arganda, S., de Polavieja, G. G. idTracker: tracking individuals in a group by automatic identification of unmarked animals. Nature Methods. 11 (7), 743-748 (2014).
- Fiala, M. ARTag, a fiducial marker system using digital techniques. 2005 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR’05). 2, 590-596 (2005).
- Koch, R., Kolb, A., Rezk-Salama, C., Koch, R., Kolb, A., Rezk-salama, C. . CALTag: High Precision Fiducial Markers for Camera Calibration. , (2010).
- Crall, J. D., Gravish, N., Mountcastle, A. M., Combes, S. A. BEEtag: A Low-Cost, Image-Based Tracking System for the Study of Animal Behavior and Locomotion. PLOS ONE. 10 (9), e0136487 (2015).
- Charpentier, R. Free and Open Source Software: Overview and Preliminary Guidelines for the Government of Canada. Open Source Business Resource. , (2008).
- Crowston, K., Wei, K., Howison, J. Free/Libre Open Source Software Development: What We Know and What We Do Not Know. ACM Computing Surveys. 37, (2012).
- Edmonds, N. J., Riley, W. D., Maxwell, D. L. Predation by Pacifastacus leniusculus on the intra-gravel embryos and emerging fry of Salmo salar. Fisheries Management and Ecology. 18 (6), 521-524 (2011).
- Sbragaglia, V., et al. Identification, Characterization, and Diel Pattern of Expression of Canonical Clock Genes in Nephrops norvegicus (Crustacea: Decapoda) Eyestalk. PLOS ONE. 10 (11), e0141893 (2015).
- Sbragaglia, V., et al. Dusk but not dawn burrow emergence rhythms of Nephrops norvegicus (Crustacea: Decapoda). Scientia Marina. 77 (4), 641-647 (2013).
- Katoh, E., Sbragaglia, V., Aguzzi, J., Breithaupt, T. Sensory Biology and Behaviour of Nephrops norvegicus. Advances in Marine Biology. 64, 65-106 (2013).
- Sbragaglia, V., Leiva, D., Arias, A., Antonio García, J., Aguzzi, J., Breithaupt, T. Fighting over burrows: the emergence of dominance hierarchies in the Norway lobster (Nephrops norvegicus). The Journal of Experimental Biology. 220 (24), 4624-4633 (2017).
- . Welcome to Python.org Available from: https://www.python.org/ (2018)
- Bradski, G. . OpenCV Library. Dr. Dobb’s Journal of Software Tools. , (2000).
- Piccardi, M. Background subtraction techniques: a review. 2004 IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics (IEEE Cat. No.04CH37583). 4, 3099-3104 (2004).
- Sankur, B. Survey over image thresholding techniques and quantitative performance evaluation. Journal of Electronic Imaging. 13 (1), 146 (2004).
- Lai, Y. K., Rosin, P. L. Efficient Circular Thresholding. IEEE Transactions on Image Processing. 23 (3), 992-1001 (2014).
- Gaten, E. Light‐induced damage to the dioptric apparatus of Nephrops norvegicus (L.) and the quantitative assessment of the damage. Marine Behaviour and Physiology. 13 (2), 169-183 (1988).
- Sbragaglia, V., et al. An automated multi-flume actograph for the study of behavioral rhythms of burrowing organisms. Journal of Experimental Marine Biology and Ecology. 446, 177-186 (2013).
- Johnson, M. L., Gaten, E., Shelton, P. M. J. Spectral sensitivities of five marine decapod crustaceans and a review of spectral sensitivity variation in relation to habitat. Journal of the Marine Biological Association of the United Kingdom. 82 (5), 835-842 (2002).
- Markager, S., Vincent, W. F. Spectral light attenuation and the absorption of UV and blue light in natural waters. Limnology and Oceanography. 45 (3), 642-650 (2000).
- Aguzzi, J., et al. A New Laboratory Radio Frequency Identification (RFID) System for Behavioural Tracking of Marine Organisms. Sensors. 11 (10), 9532-9548 (2011).
- Audin, M. . Geometry [Electronic Resource. , (2003).
- . . OpenCV Team Structural Analysis and Shape Descriptors – OpenCV 2.4.13.7 documentation. , (2018).
- Slabaugh, G. G. . Computing Euler angles from a rotation matrix. 7, (1999).
- Zhang, Z. A flexible new technique for camera calibration. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 22 (11), 1330-1334 (2000).
- . www.FOURCC.org – Video Codecs and Pixel Formats Available from: https://www.fourcc.org/ (2018)
- Suzuki, S., be, K. Topological structural analysis of digitized binary images by border following. Computer Vision, Graphics, and Image Processing. 30 (1), 32-46 (1985).
- Sklansky, J. Finding the convex hull of a simple polygon. Pattern Recognition Letters. 1 (2), 79-83 (1982).
- Fitzgibbon, A., Fisher, R. . A Buyer’s Guide to Conic Fitting. , 51.1-51.10 (1995).
- Otsu, N. A Threshold Selection Method from Gray-Level Histograms. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics. 9 (1), 62-66 (1979).
- Hu, M. K. Visual pattern recognition by moment invariants. IRE Transactions on Information Theory. 8 (2), 179-187 (1962).
- . Structural Analysis and Shape Descriptors – OpenCV 2.4.13.6 documentation Available from: https://docs.opencv.org/2.4/modules/imgproc/doc/structural_analysis_and_shape_descriptors.html?highlight=cvmatchshapes#humoments (2018)
- Douglas, D. H., Peucker, T. K. Algorithms for the Reduction of the Number of Points Required to Represent a Digitized Line or its Caricature. Cartographica: The International Journal for Geographic Information and Geovisualization. 10 (2), 112-122 (1973).
- Vanajakshi, B., Krishna, K. S. R. Classification of boundary and region shapes using Hu-moment invariants. Indian Journal of Computer Science and Engineering. 3, 386-393 (2012).
- Kahle, D., Wickham, H. ggmap : Spatial Visualization with ggplot2. The R Journal. , 144-162 (2013).
- Venables, W. N., Ripley, B. D. . Modern Applied Statistics with S. , (2010).
- Abbas, Q., Ibrahim, M. E. A., Jaffar, M. A. A comprehensive review of recent advances on deep vision systems. Artificial Intelligence Review. , (2018).
- Menesatti, P., Aguzzi, J., Costa, C., García, J. A., Sardà, F. A new morphometric implemented video-image analysis protocol for the study of social modulation in activity rhythms of marine organisms. Journal of Neuroscience Methods. 184 (1), 161-168 (2009).
- Chapman, C. J., Shelton, P. M. J., Shanks, A. M., Gaten, E. Survival and growth of the Norway lobster Nephrops norvegicus in relation to light-induced eye damage. Marine Biology. 136 (2), 233-241 (2000).
- . Video tracking software | EthoVision XT Available from: https://www.noldus.com/animal-behavior-research/products/ethovision-xt (2018)
- Correll, N., Sempo, G., Meneses, Y. L. D., Halloy, J., Deneubourg, J., Martinoli, A. SwisTrack: A Tracking Tool for Multi-Unit Robotic and Biological Systems. 2006 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems. , 2185-2191 (2006).
- . . MATLAB – MathWorks. , (2018).
- Leggat, P. A., Smith, D. R., Kedjarune, U. Surgical Applications of Cyanoacrylate Adhesives: A Review of Toxicity. ANZ Journal of Surgery. 77 (4), 209-213 (2007).
- Dizon, R. M., Edwards, A. J., Gomez, E. D. Comparison of three types of adhesives in attaching coral transplants to clam shell substrates. Aquatic Conservation: Marine and Freshwater Ecosystems. 18 (7), 1140-1148 (2008).
- Cary, R. . Methyl cyanoacrylate and ethyl cyanoacrylate. , (2001).
- Krizhevsky, A., Sutskever, I., Hinton, G. E. Imagenet classification with deep convolutional neural networks. Advances in neural information processing systems. , 1097-1105 (2012).
