CATER: Combined Animal Tracking & Environment Reconstruction.
CATER: Combined Animal Tracking & Environment Reconstruction.
复制标题
DOI：
10.1126/sciadv.adg2094
复制
发表时间：
2023-04-21
期刊：
影响因子：
13.6
通讯作者：
Risse, Benjamin
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Haalck, Lars;Mangan, Michael;Wystrach, Antoine;Clement, Leo;Webb, Barbara;Risse, Benjamin
量化在复杂环境中长距离穿越的小动物的行为是计算机视觉最困难的跟踪场景之一。微小和低对比度的前景物体必须定位在混乱和动态的场景中，以及在多个冗长的记录中补偿相机运动和漂移的轨迹。我们介绍CATER，一种新的方法，结合了无监督的概率检测机制与全局优化的环境重建管道，使精确的行为量化在自然环境中。实现为一个易于使用和高度并行化的工具，我们展示了它的应用程序来恢复精细尺度的运动轨迹，注册到一个高分辨率的图像拼接重建，自然觅食的沙漠蚂蚁从不受约束的现场录音。通过弥合实验室和现场实验之间的差距，我们获得了以前未知的见解蚂蚁导航的动机状态，以前的经验，和当前的环境，并提供了一个外观不可知的方法适用于研究的行为范围广泛的陆地物种在现实条件下。开发了一种工具，以获得高精度量化的动物行为拍摄在野外自由移动的相机。
Quantifying the behavior of small animals traversing long distances in complex environments is one of the most difficult tracking scenarios for computer vision. Tiny and low-contrast foreground objects have to be localized in cluttered and dynamic scenes as well as trajectories compensated for camera motion and drift in multiple lengthy recordings. We introduce CATER, a novel methodology combining an unsupervised probabilistic detection mechanism with a globally optimized environment reconstruction pipeline enabling precision behavioral quantification in natural environments. Implemented as an easy to use and highly parallelized tool, we show its application to recover fine-scale motion trajectories, registered to a high-resolution image mosaic reconstruction, of naturally foraging desert ants from unconstrained field recordings. By bridging the gap between laboratory and field experiments, we gain previously unknown insights into ant navigation with respect to motivational states, previous experience, and current environments and provide an appearance-agnostic method applicable to study the behavior of a wide range of terrestrial species under realistic conditions. A tool is developed to obtain high precision quantification of animal behavior filmed in the wild with a freely moving camera.
登录
查看更多内容
DOI：
10.1007/s00359-019-01316-6
发表时间：
2019-04-01
影响因子：
2.1
作者：
Freas, Cody A.;Spetch, Marcia L.
通讯作者：
Spetch, Marcia L.
影响因子：
7.7
作者：
Gal A;Saragosti J;Kronauer DJ
通讯作者：
Kronauer DJ
影响因子：
2.8
作者：
Jayatilaka, Piyankarie;Murray, Trevor;Zeil, Jochen
通讯作者：
Zeil, Jochen
影响因子：
3.7
作者：
Gomez-Marin A;Partoune N;Stephens GJ;Louis M
通讯作者：
Louis M
影响因子：
1.6
作者：
Dewar, Alex D. M.;Philippides, Andrew;Graham, Paul
通讯作者：
Graham, Paul