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

Autores
Nuñez, Jesus Dario; Massone, Octavio Antonio; García, José A.
Año de publicación
2022
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
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, Jesus Dario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mar del Plata. Instituto de Investigaciones Marinas y Costeras. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Investigaciones Marinas y Costeras; Argentina
Fil: Massone, Octavio Antonio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mar del Plata. Instituto de Investigaciones Marinas y Costeras. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Investigaciones Marinas y Costeras; Argentina
Fil: García, José A.. Universitat Oberta de Catalunya; España
Materia
DETECCIÓN DE OBJETOS
ECOLOGÍA DEL COMPORTAMIENTO
SEGUIMIENTO POR VIDEO
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
https://creativecommons.org/licenses/by/2.5/ar/
Repositorio
CONICET Digital (CONICET)
Institución
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
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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.
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description 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.
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