論文の概要: BaboonLand Dataset: Tracking Primates in the Wild and Automating Behaviour Recognition from Drone Videos
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.17698v1
- Date: Mon, 27 May 2024 23:09:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-29 23:01:26.809674
- Title: BaboonLand Dataset: Tracking Primates in the Wild and Automating Behaviour Recognition from Drone Videos
- Title（参考訳）: BaboonLand Dataset: 野生の霊長類の追跡と、ドローンビデオからの行動認識の自動化
- Authors: Isla Duporge, Maksim Kholiavchenko, Roi Harel, Dan Rubenstein, Meg Crofoot, Tanya Berger-Wolf, Stephen Lee, Scott Wolf, Julie Barreau, Jenna Kline, Michelle Ramirez, Chuck Stewart,
- Abstract要約: 本研究では,バブーン検出,追跡,行動認識のための,ドローンビデオからの新たなデータセットを提案する。
Baboon検出データセットは、ドローンビデオにすべてのbaboonをバウンディングボックスで手動でアノテートすることで作成されている。
行動認識データセットは、各動物を中心としたビデオサブリージョンであるミニシーンにトラックを変換することで生成される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8074955699721389
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Using drones to track multiple individuals simultaneously in their natural environment is a powerful approach for better understanding group primate behavior. Previous studies have demonstrated that it is possible to automate the classification of primate behavior from video data, but these studies have been carried out in captivity or from ground-based cameras. To understand group behavior and the self-organization of a collective, the whole troop needs to be seen at a scale where behavior can be seen in relation to the natural environment in which ecological decisions are made. This study presents a novel dataset from drone videos for baboon detection, tracking, and behavior recognition. The baboon detection dataset was created by manually annotating all baboons in drone videos with bounding boxes. A tiling method was subsequently applied to create a pyramid of images at various scales from the original 5.3K resolution images, resulting in approximately 30K images used for baboon detection. The tracking dataset is derived from the detection dataset, where all bounding boxes are assigned the same ID throughout the video. This process resulted in half an hour of very dense tracking data. The behavior recognition dataset was generated by converting tracks into mini-scenes, a video subregion centered on each animal; each mini-scene was manually annotated with 12 distinct behavior types, resulting in over 20 hours of data. Benchmark results show mean average precision (mAP) of 92.62\% for the YOLOv8-X detection model, multiple object tracking precision (MOTA) of 63.81\% for the BotSort tracking algorithm, and micro top-1 accuracy of 63.97\% for the X3D behavior recognition model. Using deep learning to classify wildlife behavior from drone footage facilitates non-invasive insight into the collective behavior of an entire group.
- Abstract（参考訳）: ドローンを使って自然環境で複数の個人を同時に追跡することは、グループ霊長類の振る舞いをよりよく理解するための強力なアプローチだ。
以前の研究では、ビデオデータから霊長類の行動の分類を自動化できることが示されているが、これらの研究は、捕獲や地上カメラで行われている。
集団行動と集団の自己組織化を理解するためには、生態的な決定が下される自然環境に関連して行動が観察できるスケールで部隊全体を見る必要がある。
本研究では,バブーン検出,追跡,行動認識のための,ドローンビデオからの新たなデータセットを提案する。
Baboon検出データセットは、ドローンビデオにすべてのbaboonをバウンディングボックスで手動でアノテートすることで作成されている。
その後、初期の5.3K解像度画像から様々なスケールの画像のピラミッドを作成するためにタイリング法が適用され、約30Kの画像がバブーン検出に使用された。
トラッキングデータセットは、すべてのバウンディングボックスがビデオ全体で同じIDに割り当てられている検出データセットから導出される。
このプロセスにより、30時間に及ぶ非常に密集した追跡データが得られた。
行動認識データセットは、各動物を中心としたビデオサブリージョンであるミニシーンにトラックを変換することで生成され、各ミニシーンは12種類の異なる行動タイプで手動でアノテートされ、20時間以上のデータが得られる。
ベンチマーク結果によると、YOLOv8-X検出モデルの平均平均精度(mAP)は92.62\%、BotSort追跡アルゴリズムでは63.81\%、X3D動作認識モデルでは63.97\%である。
深層学習を用いて、ドローン映像から野生生物の行動を分類することで、グループ全体の集団行動に対する非侵襲的な洞察を促進する。
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