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深度学习领域的“Hello World

深度学习领域的“Hello World

  工业领域的某些技术手段因其成熟的体系和强大的适应能力,常常被引入到科研领域。引入后往往能给学者莫大的惊喜,给他们的课题带来惊人的突破。本文介绍的基于

  热成像是记录地球上任何物体释放的、在电磁波谱中处于红外波段的光并且对其成像的技术。物体和生命体的状态和属性能够通过它们表面的温度分布图像来衡量。热成像的应用领域非常广泛,例如工业、安防、军事、科研等。在自然科学研究中,相较于其他方法,热成像技术提供了一种安全、无损伤的测量和数据获取手段。而且在人类医学和兽医学、生态学、动物学等领域已有大量的应用。

  在动物行为学研究领域,红外热成像可用来测量处于胁迫条件下、进行不同类型的行为时的体温变化。

  如日本京都大学类人猿研究院的中山借助红外热成像技术发现在有潜在威胁的人(如手持抓捕网、身着实验服的工作人员)在场时,猕猴鼻区的温度在10-30s内显著下降。同时猕猴通过露齿和其他面部表情表达它们的负面情绪。中山等人据此判断:鼻区温度的降低能够作为非人类灵长类情绪从中性到负面变化的一个可靠和准确指标。

  在昆虫的冷适应行为及生理学研究中,红外热成像更能克服扫描量热法、热电偶等传统手段必须保证实验昆虫静止不动的弊端,动态测量和记录昆虫的行为、体温。

  如Christopher等人使用红外热成像技术研究了高山采集的蝎蛉的冷适应过程、行为响应和生理响应,证明红外热成像技术能够提供的大量生理学信息,如过冷却点、致死低温等,且该手段获取的信息因为不会限制昆虫的运动、更接近自然环境,因而更加具有生物学意义。

  Hristov等人使用红外热成像相机对大群聚居、自由放养的巴西无尾蝙蝠进行观察,证明红外热成像技术是调查群居蝙蝠觅食等行为的宝贵工具。计算机视觉的相关算法也被使用,用于识别和追踪飞翔的蝙蝠,并且将它们和其他温度相近的物体区分开来,最终确定了在洞中栖息和觅食的蝙蝠的总数量。

  大量研究案例表明,红外热成像能够用于研究野外自由散养、采用传统方式很难观察的动物。

  以“红外热成像”为基础的动物观测系统由红外热成像相机、专业热成像软件等部分组成。如需野外监测使用,可选配相机室外防护罩、固定支架等配件。

  红外热成像相机选用高分辨率(640×512)、镜头可更换可聚焦的WIC640热成像相机。高分辨率保证了长距离监控时能够拍摄到高清晰度的照片。焦距决定了相机视场角的大小,因此,WIC相机的镜头具有手动聚焦的功能和可更换的设计,能够使我们可根据安装的实际场地灵活地选择合适的焦距。除此之外,WIC相机使用了USB3.0或者以太网路线的供电方式,耗电量极低,从而避免了特殊的制冷设备的使用,也大大缩小了相机的尺寸,非常适合野外使用。WIC相机具有的高度可定制化和优良的环境适应性。

  为了保证红外热成像相机能够在复杂多变的自然环境下正常工作,WIC相机配备了专业的室外防护罩及安装支架和配件。防护罩具备IP67的防护等级(最高的防尘等级和仅次于长时间浸泡的防水等级),并内置了加热系统和锗窗(锗元素化学性质较为稳定且在远红外波段透光性较好),因此能够出色应对灰尘、雨雪、冰冻等恶劣天气。

  一款优秀的产品离不开友好的软件。WIC相机配备出色的专业的热成像采集和分析软件——Coreplayer。除了能够自动识别和配置地址,快速稳定地连接相机外,Coreplayer还包含多种调色板和测量工具,实现了点、线、面的动态测量和直观呈现。

  对于研究动物行为的学者,尤其是昆虫学家,怎样观察动物的行为是个令人头大的难题。野外观察更难,主要在于定位个体和整个生命周期的持续观察。当研究者需要对行为做定量分析时难度又增加了一层。所以近年来,工业领域的机器视觉和计算机视觉被用来克服上述动物行为学研究中碰到的现实问题,进一步揭示动物的行为模式。

  计算机视觉是指用摄影机和计算机代替人眼,对目标进行识别、跟踪和测量,并进一步处理获取的图像,从中获取信息。计算机视觉结合了机器视觉和图像分析技术,目标是从图像中获取物理对象的明确而有意义的描述。机器视觉通常用在工业和机器人领域,而图像分析技术指的是2D图像的算法分析和图像的转换(旋转等)。对于动物行为学研究,另一个关键的描述是物理对象的运动。如下图,C. Ferrario等人为研究不同浓度的杀虫剂毒死蜱(CPF)对大型溞游泳行为的影响,便使用了行为观测中常见的运动时间、距离和速率等参数。

  以“计算机视觉”为基础的动物行为观测系统由动物行为分析软件、动物活动室/池、摄像头等组成,通过数码摄像头录制数码视频,并通过软件在计算机上根据反差法(彩色或黑白)原理对视频中的目标动物进行行为分析。

  可用于单目标动物行为观测分析和多目标动物行为观测分析,可以对多孔板中的动物、迷宫、野外开阔区域、鱼缸(池)、动物笼舍中的动物如昆虫、鱼类、爬行类、啮齿类或其他动物及野外动物的行为视频进行分析。

  可获得数10种行为学参数,包括活动时间与非活动时间、运行速度、加速度、移动距离、移动方向、在某一区域的逗留时间、在某一区域的出现次数及对兴趣点的接触次数等。

  “红外热成像+计算机视觉”动物行为研究系统充分利用了工业领域的成熟技术,可同时用于昆虫等动物行为学、生理学等领域,既能获取基本的形态学参数,又能通过体温变化得出大量生物学信息。

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