Sincronización de video y acelerómetro para el estudio del comportamiento animal

Autores
Fonseca, Rocío Guadalupe; Bosch, María Candelaria; Barberis, Lucas Miguel; Kembro, Jackelyn Melissa; Flesia, Ana Georgina
Año de publicación
2022
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
El comportamiento de animales de laboratorio es estudiado usualmente por medio de la observación directa, utilizando catálogos de conductas predefinidas. El uso de videocámaras y otros métodos de registro han permitido determinar tipo y duración de eventos y evitar posibles efectos subjetivos del observador en la recolección de los datos. Sin embargo la determinación de eventos en señales derivadas de sensores de alta precisión es muy difícil de lograr por inspección de la señal misma. En este marco, se han propuesto diferentes métodos de aprendizaje supervisado que usan señales proveniente de sensores como son los acelerómetros. Es importante tener en cuenta que para entrenar y validar dichos métodos se requieren bases de datos anotadas, es decir una serie de tiempo comportamental obtenido, por ejemplo, del análisis de videograbaciones, sincronizadas con los registros del sensor. En el caso de vertebrados pequeños con alta tasa metabólica, la necesaria sincronización entre señales presenta una dificultad metodológica debido a alta resolución temporal implicada. En este trabajo se presenta un sistema de dos pasos para generar una base de datos anotada de comportamiento de codornices.
Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa
Materia
Ciencias Informáticas
Biología
Comportamiento animal
anotación de series de tiempo
redes neuronales artificiales
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/151892

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description El comportamiento de animales de laboratorio es estudiado usualmente por medio de la observación directa, utilizando catálogos de conductas predefinidas. El uso de videocámaras y otros métodos de registro han permitido determinar tipo y duración de eventos y evitar posibles efectos subjetivos del observador en la recolección de los datos. Sin embargo la determinación de eventos en señales derivadas de sensores de alta precisión es muy difícil de lograr por inspección de la señal misma. En este marco, se han propuesto diferentes métodos de aprendizaje supervisado que usan señales proveniente de sensores como son los acelerómetros. Es importante tener en cuenta que para entrenar y validar dichos métodos se requieren bases de datos anotadas, es decir una serie de tiempo comportamental obtenido, por ejemplo, del análisis de videograbaciones, sincronizadas con los registros del sensor. En el caso de vertebrados pequeños con alta tasa metabólica, la necesaria sincronización entre señales presenta una dificultad metodológica debido a alta resolución temporal implicada. En este trabajo se presenta un sistema de dos pasos para generar una base de datos anotada de comportamiento de codornices.
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