Last updated: 28 February 2025

Tierverhaltensanalyse mit Deep Learning: Erweiterte Erkenntnisse durch maschinelles Sehen

Historisch gesehen war das Verständnis des Tierverhaltens eine anspruchsvolle Aufgabe, die stark auf die Beobachtung durch den Menschen angewiesen war. Die Integration von Deep Learning und maschinellem Sehen hat jedoch eine neue Ära der Effizienz und Präzision auf diesem Gebiet eingeläutet. Durch die Nutzung leistungsfähiger, fortschrittlicher Algorithmen können Forscher nun wertvolle Erkenntnisse über das Verhalten von Tieren, ihre soziale Dynamik und ihre Umweltreaktionen gewinnen. Dieser Artikel dient als Leitfaden und beschreibt die wesentlichen Schritte und Lösungen zum Aufbau eines robusten Systems zur Analyse des Verhaltens von Tieren.

Tierverhaltensanalyse mit Deep Learning: Erweiterte Erkenntnisse durch maschinelles Sehen

Man denke beispielsweise an das Potenzial der Verhaltensanalyse bei Schweinen, um deren emotionalen Zustand zu verstehen und das Wohlergehen der Tiere zu verbessern. Durch die Verfolgung subtiler Bewegungen und Gesichtsausdrücke können Forscher KI-gestützte Modelle entwickeln, um Anzeichen von Stress, Schmerz oder Zufriedenheit zu erkennen und so zu humaneren landwirtschaftlichen Praktiken zu führen. Diese Erkenntnisse haben wichtige Auswirkungen, von der Beurteilung der Fleischqualität bis hin zum allgemeinen Wohlbefinden der Tiere. Durch die Integration von Gesichtsanalysetechniken können Forscher tiefer in die emotionale Welt der Tiere eintauchen und so den Weg für einen mitfühlenderen und nachhaltigeren Ansatz in der Viehzuchtführung ebnen.

Auswahl einer Bildverarbeitungskamera

Die Grundlage jedes erfolgreichen Tierverhaltensanalyseprojekts ist die Auswahl eines geeigneten Kamerasystems. Diese kritische Komponente bestimmt die Qualität und Quantität der erfassten Daten und hat erheblichen Einfluss auf die Genauigkeit und Tiefe der nachfolgenden Analyse. Bei der Auswahl einer Industriekamera für Tierverhaltensstudien müssen mehrere Schlüsselfaktoren berücksichtigt werden.

Die Auflösung ist für die Erfassung des detaillierten Tierverhaltens von entscheidender Bedeutung. Eine hochauflösende Kamera ermöglicht eine präzise Verfolgung von Körperbewegungen, Gesichtsausdrücken und subtilen Details. Beispielsweise erfordert das Studium der sozialen Interaktionen von Primaten die Erfassung feinkörniger Informationen wie Handgesten und Augenbewegungen. Unser Modell VEN-505-36U3M-M01 mit einer Auflösung von 2592 x 1944 Pixeln bietet eine hervorragende Grundlage für die Erfassung solcher Informationen.

Die Bildrate ist ebenso entscheidend, insbesondere bei der Analyse von schnellem Verhalten. Eine höhere Bildrate ermöglicht eine genauere Verfolgung schneller Bewegungen und stellt sicher, dass keine entscheidenden Verhaltensweisen verpasst werden. Während unsere VEN-505-36U3M-M01 eine respektable Bildrate von 36 Bildern pro Sekunde bietet, benötigen Forscher, die sich mit schnell bewegenden Tieren wie Vögeln oder Nagetieren befassen, möglicherweise eine Kamera mit einer noch höheren Bildrate.

Die Lichtempfindlichkeit ist ein weiterer wichtiger Faktor, insbesondere in Umgebungen mit unterschiedlichen Lichtverhältnissen. Eine Kamera mit guter Leistung bei schlechten Lichtverhältnissen ist entscheidend, um klare Bilder in dunklen oder schattigen Bereichen aufzunehmen. Monochrome Sensoren wie der in unserer VEN-505-36U3M-M01 weisen im Allgemeinen eine höhere Lichtempfindlichkeit als Farbsensoren auf und sind daher ideal für schlechte Lichtverhältnisse.

Auswahl des optimalen Objektivs

Die Wahl des richtigen Industrieobjektivs ist entscheidend für die Erfassung klarer und detaillierter Daten zum Verhalten von Tieren. Das Objektiv hat erhebliche Auswirkungen auf Bildqualität, Sichtfeld (FOV) und Arbeitsabstand (WD), die alle für eine genaue Analyse unerlässlich sind.

Das ideale Objektiv für Tierverhaltensstudien hängt von verschiedenen Faktoren ab, darunter der Größe der Tiere, dem gewünschten Detailgrad und der Beobachtungsumgebung.

Zum Beispiel könnte das Studium kleiner Nagetiere in einer Laborumgebung ein Makroobjektiv erfordern, um Feinmotorik und Gesichtsausdrücke zu erfassen. Im Gegensatz dazu könnte das Beobachten großer Säugetiere in ihrem natürlichen Lebensraum ein Teleobjektiv erfordern, um einen sicheren Abstand einzuhalten und gleichzeitig klare Bilder aufzunehmen.

Zum Beispiel könnte ein 4-mm-Objektiv mit einem FOV von 513,2 x 384,9 mm und einem WD von 400 mm für das Studium kleiner Tiere in einer kontrollierten Umgebung geeignet sein. Dieses Objektiv bietet ein breites FOV, sodass Forscher ein breites Spektrum an Verhaltensweisen in einem begrenzten Raum erfassen können. Der WD von 400 mm bietet ausreichend Arbeitsabstand, um Versuchsaufbauten zu manipulieren oder Tiere zu beobachten, ohne sie zu stören. Darüber hinaus kann eine Objektivverzerrung die Genauigkeit der Verhaltensanalyse beeinträchtigen. Die Minimierung der Verzerrung ist für präzise Messungen und die Verfolgung von Tierbewegungen von entscheidender Bedeutung. Weitwinkelobjektive neige häufig zu Verzerrungen, daher sollten Forscher die Verwendung von Festbrennweitenobjektiven oder non-distortion Objektiven in Betracht ziehen.

Durch sorgfältige Berücksichtigung dieser Faktoren und Beratung mit
Bildgebungsexperten können Forscher das optimale Objektiv für ihre
spezifische Tierverhaltensstudie auswählen und so die Qualität und den Nutzen ihrer Daten maximieren.

Beleuchtung zur Tierverhaltensanalyse

Die richtige Beleuchtung ist entscheidend für die Erfassung hochwertiger Daten zum Tierverhalten. Eine angemessene Beleuchtung stellt sicher, dass subtile Details wie Gesichtsausdrücke und Körperbewegungen deutlich sichtbar sind. Die Wahl der Beleuchtung hängt von verschiedenen Faktoren ab, darunter der Größe der Tiere, der Beobachtungsumgebung und dem gewünschten Detailgrad.

Für Tiere, die lichtempfindlich sind, wie z. B. nachtaktive Arten, kann Infrarotbeleuchtung (IR) ein wertvolles Hilfsmittel sein. IR-Licht ist für Menschen und viele Tiere unsichtbar, wodurch Forscher das Verhalten beobachten können, ohne die Probanden zu stören.Durch den Einsatz von IR-Kameras und unseren VA-SWIR-RL- und VA-SWIR-BL-Modellen können Forscher bei schlechten Lichtverhältnissen klare Bilder erfassen.

Das Experimentieren mit verschiedenen Beleuchtungsaufbauten ist oft notwendig, um die optimal Balance für bestimmte Tierverhaltensstudien zu finden. Bei der Planung und Umsetzung von Beleuchtungsstrategien können Forscher sicherstellen, dass ihre Daten zum Tierverhalten von höchster Qualität sind, was eine genaue Analyse und Interpretation ermöglicht.

VA-SWIR-RL

Anwendungsbeispiele

Die Analyse des Tierverhaltens findet in vielen verschiedenen Bereichen Anwendung. Hier sind einige Beispiele:

Durch die Untersuchung des Verhaltens gefährdeter Arten können Forscher Bedrohungen identifizieren, Schutzstrategien entwickeln und die Populationsdynamik überwachen.

Die Analyse des Tierverhaltens kann dazu beitragen, die Viehhaltung zu optimieren, den Tierschutz zu verbessern und die Produktivität zu steigern.

Die Untersuchung von Tiermodellen kann Erkenntnisse über menschliche Krankheiten liefern und zur Entwicklung neuer Behandlungsmethoden beitragen.

Die Analyse des Tierverhaltens kann zu unserem Verständnis sozialer Interaktionen, Lernen und Wahrnehmung beitragen.

Mithilfe der Verhaltensanalyse von Tieren können realistische und ansprechende Animationen und Videospiele erstellt werden.

Dies sind nur einige Beispiele für die Anwendung der Verhaltensanalyse bei Tieren. Da die Technologie sich ständig weiterentwickelt, können wir in Zukunft mit noch innovativeren und wirkungsvolleren Anwendungen rechnen.

Unterstützung für Bildverarbeitungssysteme zur Analyse des Tierverhaltens

Möchten Sie Unterstützung von einem unserer Bildverarbeitungsexperten bei der Entwicklung Ihres eigenen Systems zur Verhaltensanalyse bei Tieren? Oder eines anderen ähnlichen Bildverarbeitungssystems? Zögern Sie nicht, uns über das untenstehende Formular zu kontaktieren!

Left image description

Max Reijngoudt

Computer vision for quality control and sorting of vegetables / fruits and plants

More and more companies in the agricultural sector are investing in automation, industrial cameras and smart software (AI) are used for optical quality control and sorting of vegetables, fruits and plants.

Read more