Insektsbeteende är ett viktigt forskningsämne inom växtskydd. För att studera insekters beteende korrekt är det nödvändigt att observera och registrera deras flygbana kvantitativt och exakt i tre dimensioner (3D). Målet med denna forskning var att analysera ramar som extraherats från videor med hjälp av Kernelized Correlation Filters (KCF) och Bakgrund Subtraktion (BS) (KCF-BS) för att rita 3D bana av kål fjäril (P. rapae). Med tanke på den experimentella miljön med en vindtunnel utformades och tillämpades i denna studie ett system för att fånga upp binokulära visionsinsekter. KCF-BS algoritmen användes för att spåra fjärilen i videoramar och få koordinater för målet centroid i två videor. Insektsbeteende har blivit en viktig forskningsinriktning inom växtskyddsområdet 1. Beteendeforskning kan informera metoder för biologisk kontroll 2,3, biologisk modell konstruktion 4,5 och växt-insekt interaktioner 6, 7. För att noggrant studera flygande insekters beteende är det nödvändigt att observera och registrera deras flygbana kvantitativt och exakt i tre dimensioner (3D). Traditionella metoder för att upptäcka insekters beteende beror främst på direkta och manuella observationer, som kompliceras av godtyckliga kvalifikationer, slöseri med mänskliga resurser och låg effektivitet 8. Den senaste tidens utveckling av datorseendet har stimulerat tillämpningen av dessa tekniker på insektsspårning [9] [10] [11]. Straw m.fl. 12 använde tre kameror för att tredimensionellt spåra flygande djur och kan också spåra flugor och fåglar, men användningen av tre kameror ökade svårigheten att matcha och mängden 3D-koordinatberäkningar. Okubo m.fl. 13 erhållna bilder av en grupp myggor med en enda kamera och konstruerade 3D-banan av myggor baserat på det geometriska förhållandet mellan mygggruppen och dess skugga på en vit bakgrund. Stowers m.fl. 14 använde FreemoVR-plattformen för att fastställa en höjd-aversionsanalys på möss och studerade visuomotoriska effekter på Drosophila och zebrafish. Denna metod var dock inte direkt lämplig för undersökning av beteenden för vilka stereopsi är viktigt eftersom den gjorde visuella stimuli i ett perspektiv-korrekt sätt för en enda synvinkel. Jantzen och Eisner 15 genomförde Lepidoptera 3D bana spårning, och Lihoreau et al. 16 fick tredimensionella födosöksflygningar av humlor. Men i dessa studier var den experimentella miljön relativt enkel, och målet var uppenbart. Automatiserad bildbaserad spårning har tillämpats för utomhusforskning, och avbildningsmetoden inkluderar termisk infraröd, och harmonisk radar 20 metoder. Xu och al. 21 föreslog en metod för 3D-observation av fisk baserad på en enda kamera. En vattentät spegel installerades ovanför en experimentell fisktank för att simulera en kamerafotografering från topp till botten. Även om den monokulära visionen kunde bestämma en 3D-bana, påverkades inspelningsvideon till stor del av miljöfaktorer, och beräkningsprocessen var komplex. Hardie och Powell 22 undersökte användningen av två eller flera parallella kameror för att få en bildsekvens
Yang m.fl. REF presenterar en metod för att analysera ramar extraherade från videor med hjälp av kärnoriserade korrelationsfilter (KCF) och bakgrund subtraktion (BS) (KCF-BS) för att rita 3D-banan av kålfjäril.
Target tracking and 3D trajectory acquisition of cabbage butterfly (P. rapae) based on the KCF-BS algorithm
{'venue': 'Scientific Reports', 'journal': 'Scientific Reports', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}