संक्षेपण क्षेत्र में कैप्चर किया गया वीडियो जानवरों की गति, निर्णय लेने और पर्यावरणीय इंटरएक्शन जैसे शिकारी-शिकार गतिकी और आवास उपयोग का विस्तृत अध्ययन करने में सक्षम बनाता है। जबकि कम लागत वाले हार्डवेयर डेटा कैप्चर को सुलभ बनाते हैं, उच्च-रिज़ॉल्यूशन वीडियो की भंडारण, प्रसंस्करण और प्रसारण की मांगें क्षेत्र में तैनात एज कंप्यूटिंग उपकरणों के लिए एक बड़ी बाधा बनी हुई हैं। प्राकृतिक वातावरण में गति ट्रैकिंग अनन्य चुनौतियाँ प्रस्तुत करती है जो इच्छित वीडियो संपीड़न रणनीतियों की आवश्यकता होती है, जो अन्य क्षेत्रों में अच्छी तरह से संबोधित नहीं की गई हैं। हम एक नई एंड-टू-एंड प्रणाली प्रस्तुत करते हैं जिसमें एक गति विश्लेषण-आधारित वीडियो संपीड़न एल्गोरिदम विशेष रूप से कैमरा ट्रैप के लिए डिज़ाइन किया गया है, और संकुचित फुटेज के स्वचालित विश्लेषण के लिए एक कस्टम वीडियो प्रोसेसिंग विधि है, जो व्यवहार डेटा निकालने के लिए है। हम इसे तीन लोकप्रिय एज कंप्यूटिंग प्लेटफार्मों का उपयोग करके कीट-परागणकर्ता गति ट्रैकिंग पर एक केस अध्ययन के माध्यम से मूल्यांकन करते हैं। संपीड़न एल्गोरिदम मानक कोडेक के साथ काम करता है, केवल उन छवि क्षेत्रों की पहचान और संग्रहित करता है जो निगरानी कार्यों के लिए प्रासंगिक गति को समाहित करते हैं, विभिन्न डेटा सेट्स में औसतन 87% से डेटा के आकार को कम करते हैं। H.265/HEVC कोडेक के साथ मिलकर हमारे दृष्टिकोण ने स्वतंत्र H.265 की तुलना में संपीड़न में अतिरिक्त 47.1% सुधार प्राप्त किया। संबद्ध वीडियो प्रोसेसिंग एल्गोरिदम मौजूदा Polytrack सॉफ़्टवेयर पर आधारित है, स्वचालित रूप से संकुचित फुटेज की संसाधन के लिए नए पूर्व-प्रसंस्करण और पथ पुनर्निर्माण तकनीकों को शामिल करते हुए 97.5% संवेदन दर के साथ। हमारे प्रयोग यह दर्शाते हैं कि प्रणाली महत्वपूर्ण व्यवहार जानकारी को बनाए रखती है, जिसे स्वचालित और मैनुअल विश्लेषण के माध्यम से सत्यापित किया गया है। इस पेपर में प्रस्तुत विधि कम-पावर वाले कंप्यूटर विज़न एज उपकरणों की बाहरी, इन-सिटू जानवरों की गति निगरानी के लिए अनुप्रयोगिता को बढ़ाती है और व्यवहार विश्लेषण के दौरान प्लेबैक के प्रभावशीलता में सुधार करती है।
Ratnayake et al. (Mar,) ने इस प्रश्न का अध्ययन किया।