Computational Ethology のための複数個体行動追跡手法の開発

计算行为学多个体行为追踪方法的开发

• 批准号: 21K05624
• 负责人: 高橋 伸弥
• 金额: $ 2.66万
• 依托单位: Fukuoka University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21K05624/
• 关键词: ミツバチ; 動物行動学; 行動追跡; 深層学習; トラッキング

２０２２年度に実施した研究に関する実績は、①教師なし深層表現学習により得られた画像特徴のクラスタリング手法の精度検証ならびにハイパーパラメータの検討、②ARタグによるミツバチ歩行軌跡検出アプリの実装、の２つである。①では、これまでに提案した段階的畳み込み自己符号化器に対して、各種ハイパーパラメータの組み合わせ数十パターンに対して交差検証を行って、その性能評価を行なった。具体的には、中間層の次元数を100次元、500次元、1000次元とし、事前学習、詳細学習のエポック数をそれぞれ500,1000,2000として、その組み合わせ約30パターンについて、5グループに分割した交差検証により、それぞれ5回実験を行った。さらに損失関数を従来の平均二乗誤差だけでなく、SSIM（Structural Similarity Index Measure：構造的類似性指数)とした場合についても、同様の実験を行い、その精度を検証した。次に②では、ARタグを用いて個体検出をするアプリの開発を行い、iPhone/iPadで動作するiOSアプリのプロトタイプを作成した。背中にARタグをつけたミツバチを撮影すると、ARタグを検出して、そのミツバチの個体番号を表示するとともに、体軸の向き、歩行軌跡を同時に表示するアプリとなっている。また上記2つの他、近年、動物行動解析の分野で注目されている、DeepLabCutをミツバチ行動観察に利用できないか検討し、触角の動きを自動追跡するプロトタイプシステムを完成させた。2023年度には行動追跡に応用できないか検討する予定である。以上の研究業績①に関しては、電子情報通信学会ならびに情報処理学会で発表を行った。

In 2022, the results of the implementation of the study were as follows: (1) teachers 'deep performance learning, accuracy evaluation of image characteristics and classification methods,(2) AR training,(3) track selection, and (4) failure. 1. To evaluate the performance of the system, the system should be composed of several components. The specific number of dimensions in the middle layer is 100, 500, 1000, pre-study, detailed study, and combination is about 30, 5, and 5. In addition, the average binary error of the loss correlation coefficient is calculated, and the structural similarity Index Measure (SSIM) is used to verify the accuracy of the loss correlation coefficient. Second, AR is used to create an iOS app for mobile devices. The back of the AR is in motion, and the AR is in motion, and the individual symbol of the AR is in motion, and the body axis is in motion, and the walking trajectory is in motion. In recent years, animal behavior analysis has been focused on, DeepLabCut has been used for mobile detection, and antenna movement has been automatically tracked. 2023 - 09 - 08 The above research results are related to the development of the Electronic Information Communication Society and the Information Processing Society.

项目成果

Exploring of an identified GABAergic interneurons in Bumble bee

探索大黄蜂中已鉴定的 GABA 能中间神经元

• 发表时间: 2022
• 作者: Ryota Fujimoto;Hidehiro Watanabe;Masahiro Mitsuhata;Hiroyuki Ai
• 通讯作者: Hiroyuki Ai

ミツバチの尻振りダンス解読の神経回路からの考察～音響進化学の新展開～

从解码蜜蜂摇摆舞的神经回路思考~声学进化的新进展~

• 发表时间: 2022
• 作者: 藍浩之;藤本亮汰;光畑雅宏
• 通讯作者: 光畑雅宏

マルハナバチの前大脳後方背側領域におけるGABA免疫陽性細胞体の空間分布

熊蜂原脑后背区 GABA 免疫阳性细胞体的空间分布

• 发表时间: 2022
• 作者: 藤本亮汰;渡邉英博;光畑雅宏;藍浩之
• 通讯作者: 藍浩之

クロマルハナバチとセイヨウミツバチの比較脳科学的解析

黑熊蜂和西方蜜蜂的神经科学比较分析

• 发表时间: 2023
• 作者: 岡西政典・三井翔太・CHEN Chong・川端美千代・小森いづみ・幸塚久典;大津樹・後藤寛貴;土原和子;岡西政典・三井翔太・川端美千代・小森いづみ・幸塚久典;山本大介・水島大貴・加藤大智;藍浩之・藤本亮汰・藤丸唯玲・光畑雅宏
• 通讯作者: 藍浩之・藤本亮汰・藤丸唯玲・光畑雅宏

段階的畳み込み自己符号化器を用いたミツバチ画像分類手法の検証

使用逐步卷积自动编码器验证蜜蜂图像分类方法

• 发表时间: 2023
• 作者: 和田拓也;高橋伸弥;鶴田直之; 藍浩之
• 通讯作者: 藍浩之