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Annolid : Transformer le suivi des animaux dans la recherche

Annolid automatise le suivi des animaux dans les vidéos, aidant les chercheurs à étudier leur comportement.

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Table des matières

Annolid est un outil conçu pour aider les chercheurs à suivre et analyser les animaux dans les vidéos. Ça rend plus facile de regarder le comportement des animaux et de comprendre comment ils interagissent. Avec ce logiciel, les utilisateurs peuvent étiqueter et surveiller différents animaux sans avoir besoin de marqueurs spéciaux sur eux. Le logiciel utilise des Modèles avancés qui reconnaissent et catégorisent automatiquement les animaux juste à partir d'une seule image de la vidéo.

Comment Annolid fonctionne

Le logiciel commence par laisser les utilisateurs entrer un mot dans une boîte de recherche pour spécifier quel animal ils souhaitent suivre, comme "fourmi" ou "poisson". Une fois que les utilisateurs font ça, Annolid va trouver et marquer tous les animaux qui correspondent à ce mot dans la première image de la vidéo. Une fois la première image définie, Annolid suivra ces animaux tout au long de la vidéo, même s'ils sont bloqués par d'autres objets ou d'autres animaux.

Exemple de Suivi vidéo

Par exemple, si un utilisateur tape "souris", Annolid identifiera et étiquetera automatiquement toutes les souris dans la première image de la vidéo. Ensuite, il suit ces souris dans le reste de la vidéo. Ce processus fonctionne aussi avec d'autres animaux comme les poisson-zèbres ou les fourmis, montrant sa polyvalence.

Techniques d'apprentissage profond

Annolid utilise des modèles d'apprentissage profond, qui lui permettent d'apprendre à partir d'exemples et de s'améliorer avec le temps. Le logiciel utilise des modèles qui peuvent identifier et segmenter les animaux dans les vidéos uniquement à partir des informations recueillies dans la première image. Il inclut aussi des modèles qui peuvent comprendre quels objets spécifiques se trouvent dans les scènes en fonction des descriptions textuelles.

Dans un sens plus technique, Annolid intègre trois types de modèles principaux pour fonctionner ensemble. Un modèle se concentre sur le suivi et la Segmentation, un autre sur le masquage Automatique des objets, et le dernier aide à identifier les objets en fonction de ce que l'utilisateur décrit. Cette combinaison permet un suivi flexible et rapide des animaux dans divers environnements sans trop de travail manuel.

Avantages d'utiliser Annolid

Un gros avantage d'utiliser Annolid, c'est que ça fait gagner du temps aux chercheurs. Traditionnellement, suivre les animaux dans les vidéos demandait beaucoup de travail manuel, de la mise en place à l'identification de chaque animal image par image. Avec Annolid, une grande partie de ce processus est automatisée.

De plus, si le logiciel fait une erreur pendant le suivi, les utilisateurs peuvent revenir en arrière, faire des changements et continuer le suivi à partir de ce point. Cette approche aller-retour aide à corriger les inexactitudes et à améliorer les résultats.

Suivi de différents animaux

Le logiciel peut suivre une gamme d'animaux, y compris des souris, des poissons et des mouches des fruits, entre autres. Chaque type d'animal peut avoir ses propres défis, comme la vitesse ou la taille. Par exemple, les poissons peuvent changer de position rapidement ou se cacher derrière des objets. Cependant, Annolid peut toujours les suivre avec un peu d'aide de l'utilisateur si nécessaire.

Tests et validation

Pour s'assurer qu'Annolid fonctionne efficacement, les chercheurs le testent avec divers exemples vidéo. Ils évaluent à quel point le logiciel suit les animaux, comptant combien d'erreurs se produisent et combien de fois une intervention humaine est nécessaire pour corriger des erreurs. Ces tests aident à démontrer qu'Annolid est non seulement efficace mais aussi fiable pour la recherche.

Par exemple, lors de tests impliquant des souris ou des poissons rouges, Annolid a montré une grande précision, avec des cas de suivi manqué étant rares. Les utilisateurs pouvaient vérifier la performance et confirmer que le logiciel identifiait et suivait correctement chaque animal dans les vidéos.

Flexibilité et personnalisation

Au-delà du suivi automatique, Annolid offre de la flexibilité aux utilisateurs pour personnaliser leur approche. Si un animal spécifique n'est pas reconnu automatiquement, les utilisateurs peuvent le marquer manuellement, et le logiciel continuera à suivre à partir de là. Cette fonctionnalité garantit que même dans des situations difficiles, les utilisateurs ont le contrôle de leur analyse.

L'interface utilisateur

Annolid est conçu pour être facile à utiliser. L'interface principale comprend des options pour ouvrir des vidéos, entrer des invites textuelles et commencer le suivi. Les utilisateurs peuvent voir les résultats du suivi en temps réel, permettant des ajustements et des corrections rapides.

Les visuels permettent aux utilisateurs d'observer comment le logiciel marque les animaux dans chaque image au fur et à mesure qu'il traite la vidéo. Cette transparence facilite la confiance dans les résultats car les utilisateurs peuvent revoir comment chaque instance est suivie et ajuster si nécessaire.

Avenir de l'analyse du comportement animal

Avec les avancées en apprentissage automatique et en analyse vidéo, des outils comme Annolid préparent le terrain pour une meilleure analyse du comportement animal. Alors que les chercheurs continuent de peaufiner ces outils, ils aideront les scientifiques à comprendre plus facilement les interactions et les comportements des animaux.

Ce progrès pourrait mener à de meilleures insights dans des domaines allant de l'écologie à la psychologie et au-delà. À mesure que la technologie s'améliore, le suivi et l'analyse du comportement animal deviendront encore plus précis, donnant aux chercheurs une image plus claire de la façon dont les animaux vivent et interagissent dans leurs environnements naturels.

Résumé des caractéristiques clés

  1. Suivi automatique : Les utilisateurs peuvent identifier et suivre des animaux dans des vidéos sans avoir besoin d'un travail manuel extensif.
  2. Interface conviviale : Le logiciel est conçu pour être facile à utiliser, rendant le suivi et les ajustements simples.
  3. Options flexibles : Les utilisateurs peuvent annoter manuellement des instances si le logiciel ne parvient pas à les reconnaître.
  4. Retour d'information en temps réel : Les utilisateurs peuvent voir comment le logiciel suit en temps réel et faire des changements si nécessaire.

Conclusion

Annolid représente une avancée significative dans le domaine de l'analyse du comportement animal. En combinant des techniques d'apprentissage automatique puissantes avec un design centrée sur l'utilisateur, ce logiciel permet aux chercheurs de plonger plus profondément dans la compréhension des complexités des interactions animales dans diverses situations. Avec des mises à jour et des améliorations continues, Annolid deviendra probablement un outil essentiel pour les chercheurs étudiant le comportement animal.

Source originale

Titre: Annolid: Annotate, Segment, and Track Anything You Need

Résumé: Annolid is a deep learning-based software package designed for the segmentation, labeling, and tracking of research targets within video files, focusing primarily on animal behavior analysis. Based on state-of-the-art instance segmentation methods, Annolid now harnesses the Cutie video object segmentation model to achieve resilient, markerless tracking of multiple animals from single annotated frames, even in environments in which they may be partially or entirely concealed by environmental features or by one another. Our integration of Segment Anything and Grounding-DINO strategies additionally enables the automatic masking and segmentation of recognizable animals and objects by text command, removing the need for manual annotation. Annolid's comprehensive approach to object segmentation flexibly accommodates a broad spectrum of behavior analysis applications, enabling the classification of diverse behavioral states such as freezing, digging, pup huddling, and social interactions in addition to the tracking of animals and their body parts.

Auteurs: Chen Yang, Thomas A. Cleland

Dernière mise à jour: 2024-03-27 00:00:00

Langue: English

Source URL: https://arxiv.org/abs/2403.18690

Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2403.18690

Licence: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/

Changements: Ce résumé a été créé avec l'aide de l'IA et peut contenir des inexactitudes. Pour obtenir des informations précises, veuillez vous référer aux documents sources originaux dont les liens figurent ici.

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