Машинное обучение и компьютерное зрение позволяют изучать поведение животных без маркеров
Новый метод без маркеров позволяет отслеживать направление взгляда и мелкомасштабное поведение каждой отдельной птицы, а также её перемещение в пространстве с другими особями. Исследовательская команда из кластера передового опыта Центра углубленного изучения коллективного поведения (CASCB) в Университете Констанца разработала набор данных для продвижения поведенческих исследований.
Современные достижения в области машинного обучения и компьютерного зрения революционизируют возможности изучения поведения животных. Сложные поведенческие паттерны, такие как социальное обучение или коллективная бдительность, теперь можно расшифровать с помощью новых методов.
Междисциплинарной исследовательской группе из CASCB и Института поведения животных Общества Макса Планка удалось разработать новый метод без маркеров для отслеживания поз птиц в 3D, используя только видеозаписи.
Более нет необходимости прикреплять к животным датчики положения или движения. С помощью этого метода, названного 3D-POP (3D posture of pigeons), можно записывать группу голубей и определять направление взгляда, мелкомасштабное поведение каждой особи и её перемещение в пространстве с другими. "С этим набором данных исследователи могут изучать коллективное поведение птиц, используя всего две видеокамеры, даже в дикой природе", — говорит аспирант CASCB Алекс Чан.
Набор данных был представлен на Конференции по компьютерному зрению и распознаванию образов (CVPR) в июне 2023 года и доступен в открытом доступе для повторного использования другими учёными.
Исследователи Хемал Наик и Алекс Чан видят две потенциальные области применения:
- Учёные, работающие с голубями, могут напрямую использовать этот набор данных. С помощью как минимум двух камер они могут изучать поведение нескольких свободно перемещающихся птиц.
- Метод аннотирования может быть применён к другим птицам или даже другим животным, что вскоре позволит расшифровать поведение и других видов.