論文の概要: Predictive Modeling of Equine Activity Budgets Using a 3D Skeleton Reconstructed from Surveillance Recordings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.05311v1
• Date: Thu, 8 Jun 2023 16:00:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-09 13:25:45.007022
• Title: Predictive Modeling of Equine Activity Budgets Using a 3D Skeleton Reconstructed from Surveillance Recordings
• Title（参考訳）: 監視記録から再構成した3次元骨格を用いた地震活動予算予測モデル
• Authors: Ernest Pokropek, Sofia Broom\'e, Pia Haubro Andersen, Hedvig Kjellstr\"om
• Abstract要約: 4つの同時監視カメラ記録から馬の3Dポーズを再構築するパイプラインを提案する。 私たちの環境は、カメラの視野の制限や、比較的閉じて小さな環境など、取り組まなければならない興味深い課題を生んでいる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8602553195689513
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this work, we present a pipeline to reconstruct the 3D pose of a horse from 4 simultaneous surveillance camera recordings. Our environment poses interesting challenges to tackle, such as limited field view of the cameras and a relatively closed and small environment. The pipeline consists of training a 2D markerless pose estimation model to work on every viewpoint, then applying it to the videos and performing triangulation. We present numerical evaluation of the results (error analysis), as well as show the utility of the achieved poses in downstream tasks of selected behavioral predictions. Our analysis of the predictive model for equine behavior showed a bias towards pain-induced horses, which aligns with our understanding of how behavior varies across painful and healthy subjects.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,4つの同時監視カメラ記録から馬の3Dポーズを再構築するパイプラインを提案する。 私たちの環境は、カメラの視野の制限や、比較的閉じて小さな環境など、取り組まなければならない興味深い課題があります。 パイプラインは、2Dマーカーレスポーズ推定モデルをトレーニングして、すべての視点で作業し、それをビデオに適用し、三角測量を実行する。 本稿では,結果の数値評価(エラー解析)と,選択した行動予測の下流課題における達成された行動の有用性を示す。 ウマの行動予測モデルの解析では、痛みを誘発する馬に偏りがみられ、痛みや健康な被験者の行動がどのように変化するかの理解と一致した。

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