EthoVision XT

检测方法

EthoVision XT的核心功能是对动物的检测和跟踪。准确地识别动物并从其背景中区分出来是至关重要的。这可以说是最重要的一步视频跟踪因为没有识别,就没有东西可以追踪。

检测方法

EthoVision XT中的检测算法是EthoVision XT被认为是同类中最好的主要原因之一。先进的跟踪技术保证您得到准确可靠的结果。即使在恶劣的条件下。

EthoVision XT是应用最广泛的视频跟踪软件,可以跟踪和分析任何动物的行为、运动和活动。

  • 为所有标准的行为测试,如莫里斯水迷宫和开放场地测试,一个具有成本效益的解决方案

  • 高通量和高含量测试

  • 适用于复杂的测试协议

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Ethovision自动检测大鼠水迷宫


跟踪模型

EthoVision XT有几个跟踪模型,这意味着对动物的检测和跟踪是针对您正在跟踪的物种进行优化的。

  • 任何物种的默认模型
  • 啮齿动物的默认模型
  • 啮齿动物在闭塞情况下的模型
  • 斑马鱼在闭塞情况下的模型
  • 其他动物在闭塞情况下的模型


多体点检测

多身体点跟踪是可能的啮齿动物和斑马鱼(设计为俯视跟踪)。此外,一些形状模型可供啮齿类动物和其他动物使用。



基于深度学习的身体点检测

EthoVision XT 16引入了一种新的深度学习技术来检测啮齿动物的身体点。它是一种可以在非结构化数据(如视频图像)中找到结构的机器学习。EthoVision XT 17扩展了这一技术,能够在4个领域同时使用深度学习跟踪。

“深度”意味着训练过的神经网络是分层的,所以它学会了在不同层次上表示数据。低级数据可以简单地是颜色,高级数据更抽象,如“尾巴”。

结果对动物的识别更加准确,对小鼠的鼻尖、中心点和尾基部的检测更加稳定。这项新技术将把任何依赖于多身体点跟踪的实验提升到一个更高的水平。想想新奇的物体识别,鼻子戳/洞板测试,社会偏好测试,或3室设置。

EthoVision XT的深度学习技术适用于大鼠、皮毛颜色均匀的小鼠和带帽的(Long-Evans)大鼠。
使用深度学习需要大量的计算能力,你需要一个能够支持这些计算的图形处理单元(GPU)。



检测设置

实验设置不同,有些可能更容易受到背景变化的影响,这给视频跟踪带来了挑战。例如,在你的动物排尿或整理床铺后继续跟踪可能会导致错误,影响你的结果。这就是为什么EthoVision XT内置了多种动物跟踪检测方法,您可以微调每种方法到您的具体实验室情况(灰度缩放,静态减法,动态减法,差分)。



自动检测设置

在检测设置中有许多选择和微调选项,但我们可以想象您宁愿将时间花在其他事情上。所以我们包含了自动检测设置。基于您的视频文件或实时信号,EthoVision XT自动建议最佳检测设置。所有需要的只是几次简单的鼠标点击。



DanioVision检测设置

与DanioVision工作吗?EthoVision XT包括一个专门的主题检测方法,为DanioVision用户谁与96孔板工作。即使是一动不动的幼虫也能被可靠地检测到。