Этот протокол позволяет автоматизировать отслеживание нескольких животных. Использование простой метки для идентификации каждого животного инструмент анализа идентификаторов для обнаружения тегов. Этот протокол значительно сокращает количество часов, необходимых для анализа видеозаписей с использованием данных leskey.
для оценки более точных завершений экспериментальных исследований. Животных в других средах, которые могут быть помечены аналогичным образом можно отслеживать с аналогичными протоколами, обеспечивающими применение в хронобиологии, экологии, вирусных исследований или неврологии. Мы предоставили аппаратный дизайн и язык программирования с открытым исходным кодом и предоставляем модель, которую мы рекомендуем пользователям принять в протоколах для изучения языка программирования Python.
Чтобы построить тег для животного-мишени, сначала вырежьте четыре круга диаметром 40 миллиметров из черного пластикового листа, и два 26-миллиметровых односторонних равносторонних треугольников и два круга диаметром 26 миллиметров из белого пластикового листа ПВХ. Отметь центр одного белого треугольника и одного белого круга. И сделать 10-миллиметровое отверстие на каждой отметке.
Затем приклейте одну белую форму в центр каждого из четырех черных кругов. Чтобы настроить экспериментальную область, поместите инфракрасные светодиоды темного времени в бак. Держите инфракрасные огни на все времена.
Далее поместите светодиодные фонари синего света в модифицированный стекловолокно, содержащее песок и четыре гибких РВХ трубы норы, и подключить огни к аппарату для управления фото период. Когда все огни были размещены, положение охлажденной морской воды вход в одном углу бака, с соответствующей розетки на противоположном углу. Убедитесь, что входная часть морской воды устанавливается со скоростью потока около 4 литров в минуту.
Окружите камеру черным занавесом, чтобы обеспечить полную изоляцию от внешнего света. Поместите штатив, оснащенный веб-камерой, в сторону экспериментальной арены, с камерой 130 сантиметров выше и в центре экспериментальной арены. Подключите камеру к компьютеру за пределами занавеса, и настроить параметры видеозаписи в соответствии с характеристиками вида, убедившись, что создать таймштамп, в том числе дату в замедленном видео, для возможного поведенческого скоринга.
Чтобы пометить животных, добавьте 7 градусов воды по Цельсию в холодильник с погруженными отсеками и поместите 4 омара в 4 отдельных отсека. После разрешения омаров акклиматизироваться в течение 30 минут, передать один омар на лоток дробленого льда в течение пяти минут, и использовать абсорбционную бумагу, чтобы высушить верхнюю часть обездвиженого омара цефалоторакс. Поместите каплю быстрого сушки клея на высушенный карапас и нажмите бирку на клей в течение 20 секунд, пока клей не затвердеет.
Затем верните омаров в его отсек в ледяной коробке, и этикетки других трех животных таким же образом. Когда все омары были помечены, поместите омаров обратно в свою камеру в течение 24 часов. На следующий день, использовать тот же холодильник для передачи омаров из акклиматизации объекта в экспериментальной камере, и инициировать видеозапись.
Выполните пометки и передачи шаги в условиях красного света, чтобы избежать радиального повреждения омаров для рецепторов. Дополнительные виды воды или наземные виды могут не нуждаться в такой помощи. Затем получить усредное фоновое изображение из пяти минут видео или от первоначальных 100 кадров, прежде чем ввести животных один за другим в экспериментный резервуар внутри своих отсеков воды, и ждать омаров, чтобы выйти из своих отсеков.
Из общего числа животных, подсчитанных в этом репрезентативном эксперименте, 79 процентов обнаружения животных были правильно подобраны программой, и 89,5 процента тегов были правильно идентифицированы. Только 3,8 процента тегов были неправильно классифицированы. Но остальные 6,6 процента, соответствующие ложным срабатываниям.
После завершения конкретного видео-анализа полученные данные о позициях могут быть использованы для оценки различных поведенческих моделей омаров. Например, карта заполняемости пространства, использующая двухмерную оценку плотности кернала с осью, выровненной по вариату нормального кернала, оцениваемого на квадратной сетке, позволяет областям, в которых омары тратят больший процент своего времени, быть представленными с участками высокой интенсивности цвета. Ритмы ежедневной активности омаров также могут быть построены как миллиметры, покрытые десятиминутными интервалами с течением времени.
Важно поддерживать точные спецификации с точки зрения размера и формы и всегда выполнять связанный шаг анализа в фоновом режиме без пользовательского интерфейса. Модель анализа изображений может быть расширена, чтобы посмотреть на конкретные компоненты ракообразных, чтобы помочь улучшить поведенческое исследование с точки зрения взаимодействия животных. Эти сложные социальные взаимодействия животных происходят аналогичным образом в реальной среде, позволяющей стиль и важные аспекты биологических исследований с некоторым применением для экологии и неврологии.
