Automated tracking of aquatic crustaceans with potential application on the quantification of animals movement

• Autores: Nuñez, Jesús Darío; Massone, Octavio Antonio; García Suárez, José Antonio
• Año de publicación: 2023
• Idioma: inglés
• Tipo de recurso: artículo
• Fuente: Ecol. austral (En línea) 2023;01(033):053-059
• Materia: DETECCION DE OBJETOS; ECOLOGIA DEL COMPORTAMIENTO; SEGUIMIENTO POR VIDEO; PYTHON, OPENCV; OBJECT DETECTION; BEHAVIORAL ECOLOGY; VIDEO TRACKING
• Institución: Universidad Nacional de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales

En este trabajo se describe un conjunto de algoritmos escritos en el lenguaje de programación Python, orientados a la detección y el seguimiento autónomo de objetos en vídeos experimentales. Esta rutina se desarrolló bajo los fundamentos de la sustracción de fondo y umbral de imagen (empleando la biblioteca OpenCV), lo cual posibilita seguir un espectro amplio de animales bajo diferentes condiciones. La rutina fue validada usándola en crustáceos acuáticos y semi-terrestres, y bajo diferentes escenarios experimentales (muestreo de laboratorio, de campo y utilizando vídeos creados en condiciones nocturnas y diurnas). Una de las ventajas de la rutina que presentamos es que fue construida empleando un software de código abierto y multiplataforma, por lo que se la puede emplear en cualquier sistema operativo. La naturaleza de código abierto de esta rutina permite flexibilidad y escalabilidad, y fácil personalización. Por lo tanto, es transferible a otras especies o experimentos en el contexto de la ecología del comportamiento. La presente rutina constituye una alternativa gratuita a los sistemas comerciales de seguimiento de vídeo y, en consecuencia, se la puede aplicar a una gran variedad de programas, tanto educativos como de investigación.
Here, we present a set of algorithms using the Python programming language, that will allow using a routine for object detection and tracking in experimental videos. We developed a script, under the fundamentals of background subtraction and image thresholding (using the OpenCV package), that makes it possible to track a wide spectrum of animals under different conditions. We have validated this script through testing on semi-terrestrial and aquatic crustacean species and under different experimental scenarios (laboratory and field sampling and using video created under nocturnal and diurnal conditions). The open-source nature of the script allows for flexibility and scalability, so it can be easily customized and is thus transferable to other species/experiments in the context of behavioral ecology. The tracking script is easy customizable and free alternative to commercial video tracking systems and therefore, applicable to a wide variety of both educational and research programs.
Fil: Nuñez, Jesús Darío. Universidad Nacional de Mar del Plata - CONICET. Instituto de Investigaciones Marinas y Costeras (IIMYC)
Fil: Massone, Octavio Antonio. Universidad Nacional de Mar del Plata - CONICET. Instituto de Investigaciones Marinas y Costeras (IIMYC)
Fil: García Suárez, José Antonio. Universitat Oberta de Catalunya (UOC)