Key points are not available for this paper at this time.
الملخص طرقت الطرق التي لا تعتمد على العلامات لتتبع وضعية الحيوانات تطورًا سريعًا مؤخرًا، ولكن الأطر والمعايير لتتبع مجموعات الحيوانات الكبيرة في بعد الثلاثي لا تزال مفقودة. للتغلب على هذه الفجوة في الأدبيات، نقدم 3D-MuPPET، وهو إطار لتقدير وتتبع وضعيات الطيور في بعد الثلاثي تصل إلى 10 طيور بسرعة تفاعلية باستخدام عدة زوايا كاميرا. نقوم بتدريب نموذج تقدير الوضعيات لاستنتاج نقاط المفتاح ثنائية الأبعاد وصناديق الحدود لعدة طيور، ثم نقوم بتثليث نقاط المفتاح إلى البعد الثلاثي. لمطابقة هوية الأفراد في جميع الزوايا، نقوم أولاً بمطابقة الاكتشافات ثنائية الأبعاد ديناميكيًا مع الهويات العالمية في الإطار الأول، ثم نستخدم متعقبًا ثنائي الأبعاد للحفاظ على الهويات عبر الزوايا في الإطارات التالية. نحقق دقة مشابهة لنموذج تقدير الوضعيات ثلاثي الأبعاد المتقدم من حيث الخطأ الوسيط ونسبة النقاط المفتاحية الصحيحة. بالإضافة إلى ذلك، نقوم بتقييم سرعة الاستدلال لـ 3D-MuPPET، حيث تصل إلى 9.45 إطار في الثانية في بعد ثنائي الأبعاد و1.89 إطار في الثانية في بعد ثلاثي الأبعاد، ونقوم بإجراء تقييم كمي للتتبع، مما يعطي نتائج مشجعة. أخيرًا، نقدم تطبيقين جديدين لـ 3D-MuPPET. أولاً، نقوم بتدريب نموذج باستخدام بيانات طيور واحدة ونحقق نتائج مشابهة في تقدير وضعية 2D و3D لما يصل إلى 5 طيور. ثانيًا، نوضح أن 3D-MuPPET يعمل أيضًا في الهواء الطلق دون الحاجة إلى إضافات من البيئات الطبيعية. كلا الحالتين الاستخدام تبسط انتقال المجال إلى أنواع وبيئات جديدة، مما يقلل كثيرًا من الجهد المبذول في التوصيف اللازم لتتبع وضعية ثلاثي الأبعاد. بحسب معرفتنا، نحن الأوائل في تقديم إطار لتتبع وضعيات الحيوانات ومساراتها في الأبعاد الثنائية والثلاثية التي تعمل في البيئات الداخلية والخارجية لما يصل إلى 10 فرد. نأمل أن يفتح هذا الإطار فرصًا جديدة لدراسة سلوكيات الحيوانات الجماعية ويشجع على مزيد من التطورات في تتبع وضعيات الحيوانات المتعددة في بعد الثلاثي.
درس والدمن وآخرون (الثلاثاء) هذا السؤال.