CN110456831B - 一种基于主动视觉的小鼠接触行为追踪平台 - Google Patents

一种基于主动视觉的小鼠接触行为追踪平台 Download PDF

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Abstract

本发明涉及生物工程技术领域,且公开了一种基于主动视觉的小鼠接触行为追踪平台,包括硬件部分和软件部分,所述硬件部分包括支撑架,支撑架为铝型材架,且支撑架每一部分均为H形铝构件,支撑架上方卡接有相机支架,相机支架上活动连接有可变焦云台相机,可变焦云台相机通过RJ45网口与工控机传输视频数据与控制命令,软件部分由异常行为检测系统与主动追踪系统组成,该基于主动视觉的小鼠接触行为追踪平台,使用支撑架和可变焦云台相机来对小鼠进行观察,将小鼠放置于支撑架中,能够给予小鼠足够宽阔的活动空间,同时也能够清晰的获取小鼠在接触时的细节图像,保证了实验结果能够被准确获取。

Description

一种基于主动视觉的小鼠接触行为追踪平台
技术领域
本发明涉及生物工程技术领域,具体为一种基于主动视觉的小鼠接触行为追踪平台。
背景技术
小鼠作为一种常见的模式动物其行为学模型是现代生物医学研究中极为重要的工具,在药物筛选、生物实验、精神疾病研究等领域应用广泛。在对小鼠进行实验时往往需要对其行为进行长期拍摄以便进行后续分析。目前在对两只小鼠社交行为进行观察时往往采用定焦俯拍的方法,如果想要近距离观察小鼠接触行为,只能将小鼠放置在一个较小的观察箱内,限制了小鼠的活动范围。如果将小鼠放置在较大旷场中则无法获得小鼠接触时的细节图像。
发明内容
(一)解决的技术问题
针对现有技术的不足,本发明提供了一种基于主动视觉的小鼠接触行为追踪平台,具备保证实验小鼠有足够活动范围和获得两只小鼠接触时精细图像等优点,解决了现有拍摄方法无法同时保证实验小鼠有足够活动范围和获得两只小鼠接触时精细图像的问题。
(二)技术方案
为实现上述所述目的,本发明提供如下技术方案:一种基于主动视觉的小鼠接触行为追踪平台,包括硬件部分和软件部分,硬件部分包括支撑架,支撑架为铝型材架,且支撑架每一部分均为H形铝构件,支撑架上方卡接有相机支架,相机支架主轴倾斜45°,且支撑架上方与相机支架相卡接的部分也倾斜45°,保证相机视角随云台变化时不产生较大角度变化,相机支架上活动连接有可变焦云台相机,可变焦云台相机通过RJ45网口与工控机传输视频数据与控制命令,工控机搭载有图形计算显卡。
软件部分由异常行为检测系统与主动追踪系统组成,软件部分系统均运行于工控机C++环境下,异常行为检测系统由目标检测程序和异常行为判断程序组成。
主动追踪系统其工作步骤如图3所示,具体步骤为:
步骤一:相机初始化,获得相机云台和变焦系统的控制权限,预设相机视角初始位置。
步骤二:加载目标检测算法训练后的权重值。
步骤三:通过RTSP协议取得视频码流,送入目标检测器进行预测,得到两只小鼠目标的矩形包围框,以包围框中点为中心,矩形各边向外扩大1.5倍形成范围矩形。
步骤四:判断两个小鼠范围矩形是否相交,若相交,将其视为接触行为,控制云台和变焦系统将相机视角转向两个接触矩形形成的并集矩形。若不相交,将其视为非接触行为,控制云台和变焦系统将相机视角转回预设位置。
步骤五:若为接触状态,以当前帧的中点为中心取当前帧宽高的0.3倍做矩形视为画面中心区域。若两只小鼠接触矩形形成的并集中点移动到中心区域之外,则控制云台随并集中点移动直到该点重新进入中心区域。
优选的,所述可变焦云台相机型号为海康威视DS-2DC4420IW-D,最大支持20倍光学变焦。其云台转动范围为水平方向360°,垂直方向-15°~90°,支持红外模式,满足小鼠社交实验观察所需条件。
优选的,所述工控机显卡型号为英伟达RTX2080Ti,显存容量11G,为目标检测算法实时运行提供运算能力,此外,工控机为实验提供数据储存功能,工控机能够实时对小鼠进行检测,同时工控机也能够控制可变焦云台相机的转动,让用户能够更加清楚的观察到小鼠的社交互动。
优选的,所述目标检测程序基于深度学习检测算法YOLO编写,其中利用小鼠实拍视频制作训练数据集1000张,训练迭代轮数50000轮,检测平均准确率达97.6%,检测速度达25FPS,满足实时追踪需求。
优选的,所述异常行为判断程序基于小鼠范围矩形是否交叉,异常行为判断程序将接触行为定义为目标矩形接近范围的互相交叉,避免了仅通过欧式距离判断是否接触在不同变焦倍数下的坐标系变换,小鼠的范围矩形定义为两只小鼠经目标检测得到的的矩形包围框,以包围框中点为中心,矩形各边向外扩大1.5倍形成的矩形。
(三)有益效果
与现有技术相比,本发明提供了一种基于主动视觉的小鼠接触行为追踪平台,具备以下有益效果:
1、该基于主动视觉的小鼠接触行为追踪平台,使用支撑架和可变焦云台相机来对小鼠进行观察,将小鼠放置于支撑架中,能够给予小鼠足够宽阔的活动空间,同时也能够清晰的获取小鼠在接触时的细节图像,这样让小鼠能够在支撑架中进行自由的活动同时也保证了细节图像能够清晰的获取到,不会因为活动范围过小而影响小鼠正常会进行的活动,也不会因为场所过大从而无法获取到小鼠接触时的细节图像,保证了实验结果能够被准确获取。
2、该基于主动视觉的小鼠接触行为追踪平台,相机支架与支撑架之间通过卡接进行连接,让与相机支架向连接的可变焦云台相机能够跟随相机支架进行运动从而让相机的镜头可以在离地面1.5m~1.8m之间进行调节,能够对相机更好的进行对焦等工作,同时也能够让可变焦云台相机更为细致的拍摄小鼠在支撑架内的活动,从而保证拍摄影像清晰。
3、该基于主动视觉的小鼠接触行为追踪平台,使用海康威视DS-2DC4420IW-D来对小鼠进行观察,其最大支持20倍光学变焦,其云台转动范围为水平方向360°,垂直方向-15°~90°,支持红外模式,满足小鼠社交实验观察所需条件,在对小鼠进行观察时,该相机能够充分的捕捉小鼠在支撑架中所进行的所有活动,同时通过工控机的控制,让该相机能够在发生接触行为时能够对小鼠的活动进行聚焦拍摄,从而能够将小鼠完整的活动行为完整的记录下来,增加了装置的实用性。
4、该基于主动视觉的小鼠接触行为追踪平台,通过异常行为判断程序来判断小鼠范围矩形是否交叉,该程序将接触行为定义为目标矩形接近范围的互相交叉,避免了仅通过欧式距离判断是否接触在不同变焦倍数下的坐标系变换,同时小鼠的范围矩形定义为两只小鼠经目标检测得到的的矩形包围框,以包围框中点为中心,矩形各边向外扩大1.5倍形成的矩形,这种判定方法能够在两只小鼠进行靠近时就进行行为捕捉,而不会在小鼠开始进行接触后才进行捕捉,避免小鼠进行接触行为时因为判定区过小而不能及时的对小鼠的接触图像进行快速捕捉,保证小鼠的接触行为图像不会缺失。
5、该基于主动视觉的小鼠接触行为追踪平台,通过主动追踪系统来自动变焦,在判断两个小鼠的范围矩形为相接状态时,自动追踪系统会将其视为接触行为,同时会云台和变焦系统将相机视角转向两个接触矩形形成的并集矩形,同时以当前帧的中点为中心取当前帧宽高的0.3倍做矩形视为画面中心区域,若两只小鼠接触矩形形成的并集中点移动到中心区域之外,则控制云台随并集中点移动直到该点重新进入中心区域,从而减少人工进行观察所需要花费的人力和精力,避免因为人工观察疏忽了小鼠进行接触行为的时机,从而导致捕捉的图像不完整,保证了实验结果的准确。
附图说明
图1为本发明平台结构示意图;
图2为本发明平台硬件结构安装示意图;
图3为本发明主动追踪系统工作步骤流程图;
图4为本发明两鼠未接触时全局视野和两鼠接触时局部视野。
图中:1支撑架、2相机支架、3可变焦云台相机。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
请参阅图1-4,一种基于主动视觉的小鼠接触行为追踪平台,包括硬件部分和软件部分,硬件部分包括支撑架1,支撑架1为铝型材架,且支撑架1每一部分均为H形铝构件,支撑架1具体形状如图2所示,支撑架1上方卡接有相机支架2,相机支架2主轴倾斜45°,且支撑架1上方与相机支架2相卡接的部分也倾斜45°,保证相机视角随云台变化时不产生较大角度变化,相机支架2上活动连接有可变焦云台相机3,可变焦云台相机型号为海康威视DS-2DC4420IW-D,最大支持20倍光学变焦,其云台转动范围为水平方向360°,垂直方向-15°~90°,支持红外模式,满足小鼠社交实验观察所需条件,可变焦云台相机3能够跟随相机支架2于支撑架1上进行同步运动,从而调整可变焦云台相机3镜头离地面高度在1.5m~1.8m范围内调整,可变焦云台相机3通过RJ45网口与工控机传输视频数据与控制命令,工控机搭载有图形计算显卡,工控机显卡型号为英伟达RTX2080Ti,显存容量11G,为目标检测算法实时运行提供运算能力,此外,工控机为实验提供数据储存功能,工控机能够实时对小鼠进行检测,同时工控机也能够控制可变焦云台相机3的转动,让用户能够更加清楚的观察到小鼠的社交互动。
软件部分由异常行为检测系统与主动追踪系统组成,软件部分系统均运行于工控机C++环境下,异常行为检测系统由目标检测程序和异常行为判断程序组成,目标检测程序基于深度学习检测算法YOLO编写,其中利用小鼠实拍视频制作训练数据集1000张,训练迭代轮数50000轮,检测平均准确率达97.6%,检测速度达25FPS,满足实时追踪需求,异常行为判断程序基于小鼠范围矩形是否交叉,异常行为判断程序将接触行为定义为目标矩形接近范围的互相交叉,避免了仅通过欧式距离判断是否接触在不同变焦倍数下的坐标系变换,小鼠的范围矩形定义为两只小鼠经目标检测得到的的矩形包围框,以包围框中点为中心,矩形各边向外扩大1.5倍形成的矩形。
主动追踪系统其工作步骤如图3所示,具体步骤为:
步骤一:相机初始化,获得相机云台和变焦系统的控制权限,预设相机视角初始位置。
步骤二:加载目标检测算法训练后的权重值。
步骤三:通过RTSP协议取得视频码流,送入目标检测器进行预测,得到两只小鼠目标的矩形包围框,以包围框中点为中心,矩形各边向外扩大1.5倍形成范围矩形。
步骤四:判断两个小鼠范围矩形是否相交,若相交,将其视为接触行为,控制云台和变焦系统将相机视角转向两个接触矩形形成的并集矩形。若不相交,将其视为非接触行为,控制云台和变焦系统将相机视角转回预设位置。
步骤五:若为接触状态,以当前帧的中点为中心取当前帧宽高的0.3倍做矩形视为画面中心区域。若两只小鼠接触矩形形成的并集中点移动到中心区域之外,则控制云台随并集中点移动直到该点重新进入中心区域。
在使用时,
第一步,相机初始化,获得相机云台和变焦系统的控制权限,预设相机视角初始位置,加载目标检测算法训练后的权重值,通过RTSP协议取得视频码流,送入目标检测器进行预测,得到两只小鼠目标的矩形包围框,以包围框中点为中心,矩形各边向外扩大1.5倍形成范围矩形,然后将两只健康的小鼠放入支撑架1中。
第二步,通过可变焦云台相机3观察两只小鼠的活动,同时通过工控机来判断两个小鼠范围矩形是否相交,若相交,将其视为接触行为,控制云台和变焦系统将相机视角转向两个接触矩形形成的并集矩形,若不相交,将其视为非接触行为,控制云台和变焦系统将相机视角转回预设位置,若为接触状态,以当前帧的中点为中心取当前帧宽高的0.3倍做矩形视为画面中心区域,若两只小鼠接触矩形形成的并集中点移动到中心区域之外,则控制云台随并集中点移动直到该点重新进入中心区域。
第三步,将收集到的数据进行研究,从而更好更准确的判断小鼠的社交认知和社交记忆的方法。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例,对于本领域的普通技术人员而言,可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型,本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (4)

1.一种基于主动视觉的小鼠接触行为追踪平台,包括硬件部分和软件部分,其特征在于:所述硬件部分包括支撑架(1),支撑架(1)为铝型材架,且支撑架(1)每一部分均为H形铝构件,支撑架(1)上方卡接有相机支架(2),相机支架(2)上活动连接有可变焦云台相机(3),可变焦云台相机(3)通过RJ45网口与工控机传输视频数据与控制命令;
软件部分由异常行为检测系统与主动追踪系统组成,软件部分系统均运行于工控机C++环境下,异常行为检测系统由目标检测程序和异常行为判断程序组成;
所述相机支架(2)主轴倾斜45°,且支撑架(1)上方与相机支架(2)相卡接的部分也倾斜45°,保证相机视角随云台变化时不产生较大角度变化;
所述可变焦云台相机(3)型号为海康威视DS-2DC4420IW-D,最大支持20倍光学变焦,其云台转动范围为水平方向360°,垂直方向-15°~90°,支持红外模式,满足小鼠社交实验观察所需条件,可变焦云台相机(3)能够跟随相机支架(2)于支撑架(1)上进行同步运动,从而调整可变焦云台相机(3)镜头离地面高度在1.5m~1.8m范围内调整;
通过工控机来控制可变焦云台相机(3),工控机搭载有图形计算显卡,工控机显卡型号为英伟达RTX2080Ti,显存容量11G,为目标检测算法实时运行提供运算能力,此外,工控机为实验提供数据储存功能,工控机能够实时对小鼠进行检测,同时工控机也能够控制可变焦云台相机(3)的转动,让用户能够更加清楚的观察到小鼠的社交互动;
所述目标检测程序基于深度学习检测算法YOLO编写,其中利用小鼠实拍视频制作训练数据集1000张,训练迭代轮数50000轮,检测平均准确率达97.6%,检测速度达25FPS,满足实时追踪需求,异常行为判断程序基于小鼠范围矩形是否交叉,异常行为判断程序将接触行为定义为目标矩形接近范围的互相交叉,避免了仅通过欧式距离判断是否接触在不同变焦倍数下的坐标系变换,小鼠的范围矩形定义为两只小鼠经目标检测得到的的矩形包围框,以包围框中点为中心,矩形各边向外扩大1.5倍形成的矩形。
2.根据权利要求1所述的一种基于主动视觉的小鼠接触行为追踪平台,其特征在于:所述主动追踪系统其工作具体步骤为:
步骤一:相机初始化,获得相机云台和变焦系统的控制权限,预设相机视角初始位置;
步骤二:加载目标检测算法训练后的权重值;
步骤三:通过RTSP协议取得视频码流,送入目标检测器进行预测,得到两只小鼠目标的矩形包围框,以包围框中点为中心,矩形各边向外扩大1.5倍形成范围矩形。
3.根据权利要求2所述的一种基于主动视觉的小鼠接触行为追踪平台,其特征在于:所述主动追踪系统具体工作步骤还包括:
步骤四:判断两个小鼠范围矩形是否相交,若相交,将其视为接触行为,控制云台和变焦系统将相机视角转向两个接触矩形形成的并集矩形,若不相交,将其视为非接触行为,控制云台和变焦系统将相机视角转回预设位置。
4.根据权利要求3所述的一种基于主动视觉的小鼠接触行为追踪平台,其特征在于:所述主动追踪系统具体工作步骤还包括:
步骤五:若为接触状态,以当前帧的中点为中心取当前帧宽高的0.3倍做矩形视为画面中心区域,若两只小鼠接触矩形形成的并集中点移动到中心区域之外,则控制云台随并集中点移动直到该点重新进入中心区域。
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Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111838005B (zh) * 2020-06-22 2022-04-19 中国科学院深圳先进技术研究院 用于观测动物活动的观测装置
CN112801214B (zh) * 2021-03-17 2021-09-14 广东技术师范大学 基于鼠类识别终端与云计算平台交互的老鼠数量预测方法

Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CA2358900A1 (en) * 1998-12-24 1999-08-02 Steve Mann Aremac--based means and apparatus for interaction with a computer, or one or more people, through a wearable camera system
US6678413B1 (en) * 2000-11-24 2004-01-13 Yiqing Liang System and method for object identification and behavior characterization using video analysis
CA2752247A1 (en) * 2003-03-28 2004-10-14 Inguran, Llc Apparatus, methods and processes for sorting particles and for providing sex-sorted animal sperm
EP1897959A1 (en) * 2002-11-22 2008-03-12 The Johns Hopkins University Target for therapy of cognitive impairment
CN101465033A (zh) * 2008-05-28 2009-06-24 丁国锋 一种自动追踪识别系统及方法
CN102356753A (zh) * 2011-07-01 2012-02-22 浙江大学 基于红外热像跟踪的无偏性动物行为测定实验系统
CN102662410A (zh) * 2012-05-24 2012-09-12 南开大学 一种面向运动目标追踪的视觉系统及其控制方法
US8704668B1 (en) * 2005-04-20 2014-04-22 Trevor Darrell System for monitoring and alerting based on animal behavior in designated environments
CN105894536A (zh) * 2016-03-30 2016-08-24 中国农业大学 基于视频跟踪的禽畜行为分析方法及系统
CN107330472A (zh) * 2017-07-06 2017-11-07 南开大学 一种无标记模式动物个体的自动识别方法

Family Cites Families (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7424867B2 (en) * 2004-07-15 2008-09-16 Lawrence Kates Camera system for canines, felines, or other animals
WO2007008715A2 (en) * 2005-07-07 2007-01-18 Ingenious Targeting Laboratory, Inc. System for 3d monitoring and analysis of motion behavior of targets
US8843244B2 (en) * 2006-10-06 2014-09-23 Irobot Corporation Autonomous behaviors for a remove vehicle
US8269834B2 (en) * 2007-01-12 2012-09-18 International Business Machines Corporation Warning a user about adverse behaviors of others within an environment based on a 3D captured image stream
US8908034B2 (en) * 2011-01-23 2014-12-09 James Bordonaro Surveillance systems and methods to monitor, recognize, track objects and unusual activities in real time within user defined boundaries in an area
EP2805671B1 (en) * 2013-05-23 2019-03-20 Stiftung caesar - center of advanced european studies and research assoziiert mit der Max-Planck-Gesellschaft Ocular videography system
US20170000081A1 (en) * 2015-06-30 2017-01-05 Mousera, Inc System and method of automatic classification of animal behaviors
US10440939B2 (en) * 2017-08-03 2019-10-15 Vium Inc. Device and method of correlating rodent vocalizations with rodent behavior

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CA2358900A1 (en) * 1998-12-24 1999-08-02 Steve Mann Aremac--based means and apparatus for interaction with a computer, or one or more people, through a wearable camera system
US6678413B1 (en) * 2000-11-24 2004-01-13 Yiqing Liang System and method for object identification and behavior characterization using video analysis
EP1897959A1 (en) * 2002-11-22 2008-03-12 The Johns Hopkins University Target for therapy of cognitive impairment
CA2752247A1 (en) * 2003-03-28 2004-10-14 Inguran, Llc Apparatus, methods and processes for sorting particles and for providing sex-sorted animal sperm
US8704668B1 (en) * 2005-04-20 2014-04-22 Trevor Darrell System for monitoring and alerting based on animal behavior in designated environments
CN101465033A (zh) * 2008-05-28 2009-06-24 丁国锋 一种自动追踪识别系统及方法
CN102356753A (zh) * 2011-07-01 2012-02-22 浙江大学 基于红外热像跟踪的无偏性动物行为测定实验系统
CN102662410A (zh) * 2012-05-24 2012-09-12 南开大学 一种面向运动目标追踪的视觉系统及其控制方法
CN105894536A (zh) * 2016-03-30 2016-08-24 中国农业大学 基于视频跟踪的禽畜行为分析方法及系统
CN107330472A (zh) * 2017-07-06 2017-11-07 南开大学 一种无标记模式动物个体的自动识别方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
A tracking system for laboratory mice to support medical researchers in behavioral analysis;S. Macrì,等;《IEEE》;20151231;第4946-4949页 *
基于运动信息引导的高原鼠兔目标跟踪方法;陈海燕,等;《农业机械学报》;20150930;第34-38,8页 *

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