通过一种新的无标记方法，现在可以跟踪每只鸟的目光和精细行为，以及该动物如何与其他动物一起在空间中移动。康斯坦茨大学集体行为高级研究卓越中心(CASCB)的一个研究团队开发了一个数据集来推进行为研究。

研究人员仍然对动物群体的行为感到困惑，但机器学习和计算机视觉的最新进展正在彻底改变研究动物行为的可能性。复杂的行为，如社会学习或集体警惕，可以用新技术来解读。

来自康斯坦茨大学集体行为高级研究卓越中心(CASCB)和马克斯普朗克动物行为研究所的跨学科研究团队现已成功开发出一种新颖的无标记方法，仅通过视频记录即可在3D中跟踪鸟类姿势。

不再需要将位置或运动发射器连接到动物身上。通过这种称为3D-POP(鸽子3D姿势)的方法，可以记录一群鸽子并识别每只鸟的目光和精细行为，以及该动物如何与其他动物一起在空间中移动。“有了这个数据集，研究人员只需使用至少两个摄像机就可以研究鸟类的集体行为，即使是在野外，”亚历克斯·陈博士说。CASCB的学生。

该数据集于2023年6月在计算机视觉和模式识别会议(CVPR)上发布，并可通过开放获取方式获取，以便其他研究人员重复使用。研究人员HemalNaik和AlexChan看到了两个潜在的应用领域：研究鸽子的科学家可以直接使用该数据集。他们可以使用至少两个摄像机来研究多只自由移动的鸽子的行为。这种注释方法可以用于其他鸟类甚至其他动物，以便研究人员能够很快破译其他动物的行为。

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标签：行为动物研究