論文の概要: kabr-tools: Automated Framework for Multi-Species Behavioral Monitoring
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.02030v1
- Date: Thu, 02 Oct 2025 14:03:55 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-03 16:59:21.153569
- Title: kabr-tools: Automated Framework for Multi-Species Behavioral Monitoring
- Title（参考訳）: kabr-tools: マルチスペックの振る舞い監視のための自動化フレームワーク
- Authors: Jenna Kline, Maksim Kholiavchenko, Samuel Stevens, Nina van Tiel, Alison Zhong, Namrata Banerji, Alec Sheets, Sowbaranika Balasubramaniam, Isla Duporge, Matthew Thompson, Elizabeth Campolongo, Jackson Miliko, Neil Rosser, Tanya Berger-Wolf, Charles V. Stewart, Daniel I. Rubenstein,
- Abstract要約: 自動多種行動監視のためのオープンソースパッケージであるkabr-toolsを提案する。
このフレームワークは、ドローンベースのビデオと機械学習システムを統合し、野生動物の映像から行動、社会的、空間的メトリクスを抽出する。
地上からの観測に比べて、ドローンによる観測は行動の粒度を大幅に改善し、視界の損失を15%削減した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.303185550812535
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: A comprehensive understanding of animal behavior ecology depends on scalable approaches to quantify and interpret complex, multidimensional behavioral patterns. Traditional field observations are often limited in scope, time-consuming, and labor-intensive, hindering the assessment of behavioral responses across landscapes. To address this, we present kabr-tools (Kenyan Animal Behavior Recognition Tools), an open-source package for automated multi-species behavioral monitoring. This framework integrates drone-based video with machine learning systems to extract behavioral, social, and spatial metrics from wildlife footage. Our pipeline leverages object detection, tracking, and behavioral classification systems to generate key metrics, including time budgets, behavioral transitions, social interactions, habitat associations, and group composition dynamics. Compared to ground-based methods, drone-based observations significantly improved behavioral granularity, reducing visibility loss by 15% and capturing more transitions with higher accuracy and continuity. We validate kabr-tools through three case studies, analyzing 969 behavioral sequences, surpassing the capacity of traditional methods for data capture and annotation. We found that, like Plains zebras, vigilance in Grevy's zebras decreases with herd size, but, unlike Plains zebras, habitat has a negligible impact. Plains and Grevy's zebras exhibit strong behavioral inertia, with rare transitions to alert behaviors and observed spatial segregation between Grevy's zebras, Plains zebras, and giraffes in mixed-species herds. By enabling automated behavioral monitoring at scale, kabr-tools offers a powerful tool for ecosystem-wide studies, advancing conservation, biodiversity research, and ecological monitoring.
- Abstract（参考訳）: 動物行動生態学の包括的な理解は、複雑な多次元の行動パターンを定量化し解釈するためのスケーラブルなアプローチに依存する。
伝統的なフィールド観察は、しばしばスコープ、時間、労働集約に制限され、風景全体にわたる行動反応の評価を妨げる。
そこで我々は,多種自動行動監視のためのオープンソースパッケージであるkabr-tools (Kenyan Animal Behavior Recognition Tools)を提案する。
このフレームワークは、ドローンベースのビデオと機械学習システムを統合し、野生動物の映像から行動、社会的、空間的メトリクスを抽出する。
我々のパイプラインは、物体の検出、追跡、行動分類システムを利用して、時間予算、行動遷移、社会的相互作用、生息地関連、グループ構成ダイナミクスなどの重要な指標を生成する。
地上からの観測と比較して、ドローンによる観測は行動の粒度を大幅に改善し、可視性損失を15%削減し、より高い精度と連続性でより多くの遷移を捉えた。
我々はカブラーツールを3つのケーススタディで検証し、969の行動シーケンスを分析し、従来のデータキャプチャーとアノテーションの手法の能力を上回った。
平原のシマウマのように、Grevyのシマウマの警戒は群れの大きさによって減少するが、平原のシマウマとは異なり、生息地は無視できる影響がある。
プレインズとグレビーズゼブラは強い行動慣性を示し、警戒行動への稀な遷移と、グリービーズゼブラ、プレインズゼブラ、キリンの交雑種群落間の空間隔離を観察する。
大規模に自動的な行動監視を可能にすることで、カブラーツールは生態系全体の研究、保存の進歩、生物多様性の研究、生態モニタリングのための強力なツールを提供する。
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