論文の概要: Ant Detective: An Automated Approach for Counting Ants in Densely Populated Images and Gaining Insight into Ant Foraging Behavior

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.20638v1
• Date: Mon, 28 Oct 2024 00:01:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-29 12:22:34.295712
• Title: Ant Detective: An Automated Approach for Counting Ants in Densely Populated Images and Gaining Insight into Ant Foraging Behavior
• Title（参考訳）: Ant Detective: 鮮やかな人口画像中のAntの自動カウントと、Antの捕食行動へのインサイト獲得のためのアプローチ
• Authors: Mautushi Das, Fang-Ling Chloe Liu, Charly Hartle, Chin-Cheng Scotty Yang, C. P. James Chen,
• Abstract要約: 本研究は,アリを数え,捕食行動を分析するためにコンピュータビジョンを用いた自動アプローチを提案する。 このシステムは、それぞれ87.96%と87,78%の平均精度とリコールを達成する。 1つの画像に1万以上のアリが存在するより困難なシナリオでは、より小さなパッチに画像をスライスすることで、検出精度を大幅に向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Ant foraging behavior is essential to understanding ecological dynamics and developing effective pest management strategies, but quantifying this behavior is challenging due to the labor-intensive nature of manual counting, especially in densely populated images. This study presents an automated approach using computer vision to count ants and analyze their foraging behavior. Leveraging the YOLOv8 model, the system was calibrated and evaluated on datasets encompassing various imaging scenarios and densities. The study results demonstrate that the system achieves average precision and recall of up to 87.96% and 87,78%, respectively, with only 64 calibration images provided when the both calibration and evaluation images share similar imaging backgrounds. When the background is more complex than the calibration images, the system requires a larger calibration set to generalize effectively, with 1,024 images yielding the precision and recall of up to 83.60% and 78.88, respectively. In more challenging scenarios where more than one thousand ants are present in a single image, the system significantly improves detection accuracy by slicing images into smaller patches, reaching a precision and recall of 77.97% and 71.36%, respectively. The system's ability to generate heatmaps visualizes the spatial distribution of ant activity over time, providing valuable insights into their foraging patterns. This spatial-temporal analysis enables a more comprehensive understanding of ant behavior, which is crucial for ecological studies and improving pest control methods. By automating the counting process and offering detailed behavioral analysis, this study provides an efficient tool for researchers and pest control professionals to develop more effective strategies.
• Abstract（参考訳）: 動物捕食行動は、生態学の理解と効果的な害虫管理戦略の開発に不可欠であるが、特に密集した画像において、手動計数による労働集約的な性質のため、この行動の定量化は困難である。 本研究は,アリを数え,捕食行動を分析するためにコンピュータビジョンを用いた自動アプローチを提案する。 YOLOv8モデルを活用して、さまざまな画像シナリオや密度を含むデータセットを校正し、評価した。 その結果, キャリブレーション画像と評価画像の両方が類似した画像背景を共有する場合, 64個のキャリブレーション画像のみを用いて, それぞれ87.96%, 87,78%の平均精度とリコールを実現することができた。 背景がキャリブレーション画像よりも複雑な場合、このシステムはより大きなキャリブレーションセットを必要とし、それぞれ83.60%と78.88の精度とリコールを出力する1,024の画像を出力する。 1つの画像に1万以上のアリが存在するより困難なシナリオでは、システムは画像を小さなパッチにスライスすることで検出精度を著しく改善し、それぞれ77.97%と71.36%の精度とリコールを達成した。 熱マップを生成するシステムの能力は、時間の経過とともにアリの活動の空間分布を可視化し、彼らの捕食パターンに関する貴重な洞察を提供する。 この時空間分析は、生態学研究や害虫防除法の改善に欠かせないアリの行動をより包括的に理解することを可能にする。 本研究は、計数プロセスの自動化と詳細な行動分析を提供することにより、研究者や害虫防除の専門家がより効果的な戦略を開発するための効率的なツールを提供する。

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