使用人工智能辅助跟踪测量RFID和标记识别标签对 (Blattodea: Blaberidae) 行为的影响

科学领域:

• 动物行为研究研究动物行为研究
• 昆虫追踪技术可以追踪昆虫.
• 生物仿真和生物启发的工程.

背景情况:

• 自动追踪系统对于无脊椎动物行为研究至关重要.
• 标记方法,包括RFID和标记识别,需要对行为影响进行验证.
• 以前的研究往往忽略了重要的研究前行为影响评估.

研究的目的:

• 开发和展示一种可访问的方法来量化标记对个人运动的影响.
• 评估RFID标签对阿根廷木 (Blapicta dubia) 的行为影响与标记识别标签的行为影响.
• 为未来的昆虫行为标记研究提供路线图.

主要方法:

• 使用开源自动视频跟踪软件进行运动分析.
• 使用DeepLabCut精确跟踪的运动和行为指标.
• 标记 (RFID,标记识别) 和未标记的之间比较的运动数据 (速度,探索区域,步行)

主要成果:

• 在RFID标记和未标记的之间,没有发现平均速度,探索的独特区域或离散步行的显著差异.
• 被标记为识别算法的标记器的虫在所有测量行为指标上表现出显著更高的值.
• RFID 标签被认为适用于监测 Blapicta dubia 的行为,而无需显著改变.

结论:

• RFID 标签是一种可行的,非侵入性的工具,用于跟踪 Blapicta dubia 的行为.
• 使用标记识别标签可以显著影响昆虫的移动,应该仔细考虑.
• 这项研究提供了一种可复制的方法来评估昆虫行为研究中的标记影响.