論文の概要: Low-power, Continuous Remote Behavioral Localization with Event Cameras
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.03799v2
- Date: Tue, 19 Mar 2024 16:08:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-21 00:01:19.784441
- Title: Low-power, Continuous Remote Behavioral Localization with Event Cameras
- Title（参考訳）: イベントカメラを用いた低消費電力連続リモート行動定位
- Authors: Friedhelm Hamann, Suman Ghosh, Ignacio Juarez Martinez, Tom Hart, Alex Kacelnik, Guillermo Gallego,
- Abstract要約: イベントカメラは、バッテリー依存のリモート監視にユニークな利点を提供する。
我々はこのセンサを用いて、静電ディスプレイと呼ばれるチンストラップペンギンの挙動を定量化する。
実験により、イベントカメラの動作に対する自然な応答は、継続的な行動監視と検出に有効であることが示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.107129038623242
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Researchers in natural science need reliable methods for quantifying animal behavior. Recently, numerous computer vision methods emerged to automate the process. However, observing wild species at remote locations remains a challenging task due to difficult lighting conditions and constraints on power supply and data storage. Event cameras offer unique advantages for battery-dependent remote monitoring due to their low power consumption and high dynamic range capabilities. We use this novel sensor to quantify a behavior in Chinstrap penguins called ecstatic display. We formulate the problem as a temporal action detection task, determining the start and end times of the behavior. For this purpose, we recorded a colony of breeding penguins in Antarctica for several weeks and labeled event data on 16 nests. The developed method consists of a generator of candidate time intervals (proposals) and a classifier of the actions within them. The experiments show that the event cameras' natural response to motion is effective for continuous behavior monitoring and detection, reaching a mean average precision (mAP) of 58% (which increases to 63% in good weather conditions). The results also demonstrate the robustness against various lighting conditions contained in the challenging dataset. The low-power capabilities of the event camera allow it to record significantly longer than with a conventional camera. This work pioneers the use of event cameras for remote wildlife observation, opening new interdisciplinary opportunities. https://tub-rip.github.io/eventpenguins/
- Abstract（参考訳）: 自然科学の研究者は動物行動の定量化に信頼できる方法を必要としている。
近年,プロセスを自動化するために多数のコンピュータビジョン手法が出現している。
しかし、遠隔地で野生種を観察することは、困難な照明条件と電力供給とデータストレージの制約のため、依然として困難な課題である。
イベントカメラは、低消費電力と高ダイナミックレンジ能力のために、バッテリ依存の遠隔監視にユニークな利点を提供する。
我々はこの新しいセンサーを用いて、エコスタティックディスプレイと呼ばれるチンストラップペンギンの挙動を定量化する。
時間的行動検出タスクとして問題を定式化し,行動開始時刻と終了時刻を決定する。
この目的で,南極のペンギンの繁殖コロニーを数週間にわたって記録し,16羽の巣のイベントデータをラベル付けした。
提案手法は,候補時間間隔(韻律)の生成器と,その中の動作の分類器から構成される。
実験により、イベントカメラの動作に対する自然な反応は、連続的な行動監視と検出に有効であることが示され、平均的な平均精度(mAP)は58%に達した(良質な気象条件では63%まで上昇する)。
また,難易度データセットに含まれる各種照明条件に対するロバスト性を実証した。
イベントカメラの低消費電力化により、従来のカメラよりもはるかに長時間記録できる。
この研究は、リモート野生生物観察のためのイベントカメラの使用の先駆者となり、学際的な新たな機会を開拓した。
https://tub-rip.github.io/eventpenguins/
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