Analyse van diergedrag met Deep Learning: geavanceerde inzichten door machine vision
Historisch gezien is het begrijpen van diergedrag een nauwkeurige taak die sterk afhankelijk is van menselijke observatie. De integratie van deep learning en machine vision om diergedrag te begrijpen, heeft echter een nieuw tijdperk van efficiëntie en precisie in dit veld ingeluid. Door de kracht van geavanceerde algoritmen te benutten, kunnen onderzoekers nu onschatbare inzichten verkrijgen in diergedrag, sociale dynamiek en reacties van de omgeving. Dit artikel dient als een routekaart, waarin essentiële stappen en oplossingen worden geschetst voor het construeren van een robuust analysesysteem voor diergedrag.
Denk bijvoorbeeld aan het potentieel van het analyseren van varkensgedrag om hun emotionele toestanden te begrijpen en het welzijn te verbeteren. Door subtiele bewegingen en gezichtsuitdrukkingen te volgen, kunnen onderzoekers AI-gestuurde modellen ontwikkelen om tekenen van stress, pijn of tevredenheid te detecteren, wat leidt tot humanere landbouwpraktijken. Deze inzichten hebben belangrijke implicaties, van de beoordeling van de vleeskwaliteit tot het algehele welzijn van dieren.
Door gezichtsanalysetechnieken te integreren, kunnen onderzoekers dieper ingaan op het emotionele landschap van dieren, wat de weg vrijmaakt voor een meer meelevende en duurzame benadering van veehouderijbeheer.
Table of contents
Selectie van machine vision camera's
De basis van elk succesvol diergedragsanalyseproject is de selectie van een geschikt camerasysteem. Dit kritieke onderdeel bepaalt de kwaliteit en kwantiteit van de verzamelde gegevens, wat een aanzienlijke impact heeft op de nauwkeurigheid en diepte van de daaropvolgende analyse. Er moeten verschillende belangrijke factoren in overweging worden genomen bij het kiezen van een industriële camera voor diergedragsstudies.
Resolutie is essentieel voor het vastleggen van gedetailleerd diergedrag. Een camera met een hoge resolutie maakt nauwkeurige tracking van lichaamsbewegingen, gezichtsuitdrukkingen en subtiele details mogelijk. Bijvoorbeeld, het bestuderen van de sociale interacties van primaten vereist het vastleggen van fijnmazige informatie zoals handgebaren en oogbewegingen. Ons VEN-505-36U3M-M01-model, met een resolutie van 2592x1944 pixels, biedt een uitstekende basis voor het vastleggen van dergelijke informatie.
De frame rate is net zo cruciaal, vooral bij het analyseren van snel gedrag. Een hogere frame rate zorgt voor nauwkeurigere tracking van snelle bewegingen en zorgt ervoor dat geen cruciale gedragsmomenten worden gemist. Hoewel onze VEN-505-36U3M-M01 een respectabele frame rate van 36 fps biedt, hebben onderzoekers die snel bewegende dieren bestuderen, zoals vogels of knaagdieren, mogelijk een camera met een nog hogere frame rate nodig.
Lichtgevoeligheid is een andere belangrijke factor, met name in omgevingen met wisselende lichtomstandigheden. Een camera met goede prestaties bij weinig licht is cruciaal voor het vastleggen van heldere beelden in donkere of schaduwrijke gebieden. Monochrome sensoren, zoals die in onze VEN-505-36U3M-M01, vertonen over het algemeen een hogere lichtgevoeligheid vergeleken met kleurensensoren, waardoor ze ideaal zijn voor omstandigheden met weinig licht.
De optimale lens selecteren
Het kiezen van de juiste industriële lens is cruciaal voor het vastleggen van duidelijke en gedetailleerde gegevens over diergedrag. De lens heeft een aanzienlijke impact op de beeldkwaliteit, het gezichtsveld (FOV) en de werkafstand (WD), die allemaal essentieel zijn voor een nauwkeurige analyse.
De ideale lens voor diergedragsstudies is afhankelijk van verschillende factoren, waaronder de grootte van de dieren, het gewenste detailniveau en de observatieomgeving. Bijvoorbeeld, voor het bestuderen van kleine knaagdieren in een laboratoriumomgeving is mogelijk een macrolens nodig om fijne motoriek en gezichtsuitdrukkingen vast te leggen. Daarentegen kan het observeren van grote zoogdieren in hun natuurlijke habitat een telelens vereisen om een veilige afstand te behouden terwijl duidelijke beelden worden vastgelegd.
Bijvoorbeeld, een 4mm-lens met een FOV van 513,2 x 384,9 mm en een WD van 400 mm kan geschikt zijn voor het bestuderen van kleine dieren in een gecontroleerde omgeving. Deze lens biedt een breed FOV, waardoor onderzoekers een breed scala aan gedragingen binnen een beperkte ruimte kunnen vastleggen. De WD van 400 mm biedt voldoende werkafstand voor het manipuleren van experimentele opstellingen of het observeren van dieren zonder ze te storen.
Bovendien kan lensvervorming de nauwkeurigheid van gedragsanalyse beïnvloeden. Het minimaliseren van vervorming is cruciaal voor nauwkeurige metingen en het volgen van dierbewegingen. Groothoeklenzen zijn vaak gevoelig voor vervorming, dus onderzoekers moeten overwegen om prime-lenzen of niet-vervormende lenzen te gebruiken.
Door deze factoren zorgvuldig te overwegen en experts in beeldvorming te raadplegen, kunnen onderzoekers de optimale lens selecteren voor hun specifieke diergedragsstudie, waardoor de kwaliteit en bruikbaarheid van hun gegevens worden gemaximaliseerd.
Verlichting voor analyse van diergedrag
De juiste machine vision-verlichting is cruciaal voor het vastleggen van hoogwaardige diergedragsgegevens. Voldoende verlichting zorgt ervoor dat subtiele details, zoals gezichtsuitdrukkingen en lichaamsbewegingen, duidelijk zichtbaar zijn. De keuze van de verlichting hangt af van verschillende factoren, waaronder de grootte van de dieren, de observatieomgeving en het gewenste detailniveau.
Voor dieren die gevoelig zijn voor licht, zoals nachtdieren, kan infrarood (IR) verlichting een waardevol hulpmiddel zijn. IR-licht is onzichtbaar voor mensen en veel dieren, waardoor onderzoekers gedrag kunnen observeren zonder de proefpersonen te storen. Door IR-camera's en onze VA-SWIR-RL en VA-SWIR-BL te gebruiken, kunnen onderzoekers heldere beelden vastleggen bij weinig licht.
Experimenteren met verschillende verlichtingsopstellingen is vaak nodig om de optimale balans te vinden voor specifieke diergedragsstudies. Bij het plannen en implementeren van verlichtingsstrategieën kunnen onderzoekers ervoor zorgen dat hun diergedragsgegevens van de hoogste kwaliteit zijn, wat nauwkeurige analyse en interpretatie mogelijk maakt.
Toepassingsvoorbeelden
Diergedragsanalyse kent een breed scala aan toepassingen in verschillende vakgebieden. Hier zijn enkele voorbeelden:
Door het gedrag van bedreigde diersoorten te bestuderen, kunnen onderzoekers bedreigingen identificeren, beschermingsstrategieën ontwikkelen en de populatiedynamiek in de gaten houden.
Door het gedrag van dieren te analyseren, kan het beheer van de veestapel worden geoptimaliseerd, het dierenwelzijn worden verbeterd en de productiviteit worden verhoogd.
Het bestuderen van diermodellen kan inzicht verschaffen in menselijke ziektes en de ontwikkeling van nieuwe behandelingen ondersteunen.
Door diergedrag te analyseren, kunnen we meer inzicht krijgen in sociale interacties, leren en cognitie.
Analyse van diergedrag kan worden gebruikt om realistische en boeiende animaties en videogames te maken.
Dit zijn slechts enkele voorbeelden van hoe diergedragsanalyse kan worden toegepast. Naarmate de technologie zich blijft ontwikkelen, kunnen we in de toekomst nog meer innovatieve en impactvolle toepassingen verwachten.
Ondersteuning voor visuele systemen voor diergedragsanalyse
Wilt u ondersteuning van een van onze machine vision experts voor het creëren van uw eigen diergedragsanalysesysteem? Of een ander soortgelijk vision systeem? Aarzel niet om contact op te nemen via het onderstaande formulier!
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