Investigadores desarrollaron un novedoso método de IA sin marcadores para rastrear las posturas de las aves en 3D utilizando grabaciones de video.

Investigadores crearon un nuevo método de IA sin marcadores para rastrear posturas 3D de aves con videos.

Rastrear el comportamiento, la mirada y los movimientos detallados de animales y aves ha sido una tarea desafiante para los investigadores, ya que aún escasean los conjuntos de datos grandes de imágenes anotadas de animales para el seguimiento de postura sin marcadores, tomadas desde múltiples ángulos con anotaciones 3D precisas. La complejidad de observar y comprender el comportamiento intrincado de las aves y los animales ha llevado a un esfuerzo global para idear métodos de seguimiento innovadores.

Para enfrentar este desafío, los investigadores del Clúster de Excelencia Centro para el Estudio Avanzado del Comportamiento Colectivo (CASCB) de la Universidad de Konstanz han desarrollado un conjunto de datos para avanzar en la investigación del comportamiento. Con este método sin marcadores, han logrado rastrear los comportamientos detallados de las aves individuales y observar sus movimientos.

Este equipo de investigación ha logrado crear con éxito un método sin marcadores para identificar y rastrear las posturas de las aves con la ayuda de grabaciones de video. Han llamado a este método 3D-POP (Postura 3D de Palomas). A través de este método, se puede grabar el video de las palomas e identificar fácilmente la mirada y el comportamiento de cada ave individual. Por lo tanto, ya no es necesario colocar transmisores de movimiento en los animales para rastrear e identificar aves.

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Además, el conjunto de datos ha permitido a los investigadores estudiar colectivamente los patrones de comportamiento de las aves utilizando solo dos cámaras. Los investigadores utilizaron el hecho de que, para las aves, al rastrear las orientaciones de la cabeza y el cuerpo, se pueden cuantificar muchos comportamientos clave, como alimentarse (picar el suelo), acicalarse, vigilancia (escaneo de cabeza), cortejo (inclinación de cabeza) o caminar.

Los investigadores que formularon este método 3D-POP incluyeron grabaciones de video de 18 palomas únicas en diferentes tamaños de grupo de 1, 2, 5 y 10 desde diferentes y variadas perspectivas. También ofrecieron la verdad de referencia para la identidad, las trayectorias 2D-3D y el mapeo de la postura 2D-3D para todos los individuos en todo el conjunto de datos de 300K fotogramas. El conjunto de datos que formularon también incluía anotaciones para la detección de objetos en forma de cuadros delimitadores.

Los investigadores recolectaron el conjunto de datos de palomas que se movían sobre una tela de yute (3,6m x 4,2m). Luego esparcieron granos en esta tela para animar a las palomas a alimentarse en esa área de tela. Esa área de alimentación estaba ubicada dentro de un gran recinto equipado con un sistema de captura de movimiento (15m x 7m x 4m). El sistema de captura de movimiento consistía en 30 cámaras de captura de movimiento (12 cámaras Vicon Vero 2.2, 18 cámaras Vicon Vantage-5; 100Hz). En las esquinas del área de alimentación, colocaron 4 cámaras de acción Sony de alta resolución (4K) montadas en trípodes estándar y una caja de sincronización basada en Arduino que parpadea luces LED RGB e infrarrojas cada 5 segundos. Estas 18 palomas se sometieron a experimentación durante 6 días. Se seleccionaron 10 palomas al azar cada día para la experimentación.

Este método está demostrando ser útil para rastrear el comportamiento, la mirada y los movimientos detallados de los animales. Los investigadores han sugerido que este método de anotación también se puede utilizar con otras aves u otros animales para que los investigadores puedan estudiar y analizar el comportamiento de otros animales.

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