研究動物(wù)有多種原因，無論是爲了醫學研究還是爲了更深入地了解它們的行爲。特别是斑馬魚，因其可用性而被廣泛研究。

那麽，如何跟蹤并研究動物(wù)群落呢？

基于機器視覺的 IDTRACKER.AI

idtracker.ai由葡萄牙裏斯本Champalimaud研究中(zhōng)心的集體(tǐ)行爲實驗室團隊創建。它是一(yī)種用來識别和跟蹤集體(tǐ)中(zhōng)每一(yī)個個體(tǐ)的位置的工(gōng)具，無論這些動物(wù)的種類或大(dà)小(xiǎo)如何。在本例中(zhōng)，idtracker.ai可以追蹤多達100條幼斑馬魚的大(dà)型動物(wù)群體(tǐ)，準确率高達99.9%。該系統還可以追蹤單個個體(tǐ)。爲此，該系統使用兩個深度網絡：一(yī)個用來檢測動物(wù)何時接觸或交叉，另一(yī)個用來識别每一(yī)個個體(tǐ)。

系統裝置

該系統由一(yī)個直徑爲 70 厘米的定制水箱和水循環系統組成。水箱被放(fàng)置在一(yī)個盒子裏，盒子是用啞光白(bái)色亞克力牆建造的，門上有門，方便取用。如下(xià)圖。

（一(yī)）工(gōng)業相機

采用28mm蔡司Distagon鏡頭的Emergent單色HT-20000工(gōng)業相機位于水箱表面上方70厘米處。HT-20000 是一(yī)款 2000萬像素相機，配備 AMS 的 CMV20000 CMOS 傳感器。 其高速RJ45 10GBaseT接口使電纜長度可達到100米，同時爲許多應用提供了經濟高效的解決方案。

（二）照明

IR和RBG LED燈帶以及可伸縮光擴散器爲系統提供均勻的照明。

（三）軟硬件

通過2TB RAID 0台式計算機運行NorPix StreamPix軟件錄制視頻(pín)，該計算機運行環境爲64bit Windows 10。

檢測和識别個體(tǐ)

Idtracker.ai 使用兩個深度卷積神經網絡 (CNN)。一(yī)個用于檢測動物(wù)何時接觸或交叉（深度交叉檢測器），第二個用于識别動物(wù)（識别網絡）。

系統通過每秒捕捉25-50幀的圖像數據來啓動這個過程，這使系統可以收集屬于同一(yī)個體(tǐ)的圖像，并将其組織成片段以便準确跟蹤和識别，不會因冗餘圖像數據而使系統過載。

從視頻(pín)中(zhōng)提取代表單個或多個接觸（交叉）動物(wù)的圖像。每個圖像都标記爲單個個體(tǐ)或接觸（交叉）。在視頻(pín)的後續幀中(zhōng)表示同一(yī)個體(tǐ)或接觸（交叉）的圖像組分(fēn)别被命名爲個體(tǐ)和接觸（交叉）片段。idtracker.ai 根據個體(tǐ)的視覺特征來跟蹤個體(tǐ)。

“我(wǒ)(wǒ)們面臨的主要挑戰是準确跟蹤每個個體(tǐ)。我(wǒ)(wǒ)們要記錄一(yī)大(dà)群幼年斑馬魚，它們的動物(wù)密度低到足以讓這群斑馬魚表現出不同的行爲。因此，我(wǒ)(wǒ)們需要覆蓋與動物(wù)實際大(dà)小(xiǎo)成比例的大(dà)片區域。 這時候，高分(fēn)辨率相機就派上用場了。借助2000萬像素的HT-20000-M工(gōng)業相機，我(wǒ)(wǒ)們能夠覆蓋廣闊的區域，并且每隻動物(wù)仍有足夠的像素供 idtracker.ai 工(gōng)作。”Champalimaud Research 集體(tǐ)行爲實驗室的博士生(shēng)弗朗西斯科·羅梅羅-費(fèi)雷羅 (Francisco Romero-Ferrero) 說。

單個片段集合的子集中(zhōng)，所有個體(tǐ)在視頻(pín)的同一(yī)部分(fēn)都是可見的，然後用于生(shēng)成标記有相應身份的單個圖像的數據集。利用該數據集訓練第二個CNN，根據圖像的身份(識别網絡)對圖像進行分(fēn)類。

從第一(yī)個圖像标記的數據集獲得的信息，将被準确分(fēn)配到包含單個片段的整個集合，或通過在整個視頻(pín)中(zhōng)合并安全識别的單個片段來增加第一(yī)個數據集。最後，通過一(yī)系列的後處理程序來糾正微小(xiǎo)的識别錯誤，并在最後一(yī)個計算核心中(zhōng)推斷出接觸或交叉片段的身份。

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