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dc.contributor.author
Fonseca, Rocio Guadalupe
dc.contributor.author
Bosch, María Candelaria
dc.contributor.author
Barberis, Lucas Miguel
dc.contributor.author
Kembro, Jackelyn Melissa
dc.contributor.author
Flesia, Ana Georgina
dc.contributor.other
Pons, Claudia Fabiana
dc.contributor.other
Capraro Fuentes, Flavio Andres
dc.contributor.other
Camargo, Sandro
dc.contributor.other
Pinotti, Mauro Hugo
dc.date.available
2025-03-26T12:41:45Z
dc.date.issued
2022
dc.identifier.citation
Sincronización de video y acelerómetro para el estudio del comportamiento animal; 51° JAIIO – Jornadas Argentinas de Informática; Buenos Aires; Argentina; 2022; 141-142
dc.identifier.issn
2451-7496
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/257194
dc.description.abstract
El comportamiento de animales de laboratorio es estudiado usualmente por medio de la observación directa, utilizando catálogos de conductas predefinidas. El uso de videocámaras y otros métodos de registro han permitido determinar tipo y duración de eventos y evitar posibles efectos subjetivos del observador en la recolección de los datos. Sin embargo, la determinación de eventos en señales derivadas de sensores de alta precisión es muy difícil de lograr por inspección de la señal misma. En este marco, se han propuesto diferentes métodos de aprendizaje supervisado [5, 2] que usan señales provenientes de sensores como son los acelerómetros. Es importante tener en cuenta que para entrenar y validar dichos métodos se requieren bases de datos anotadas, es decir una serie de tiempo comportamental obtenido, por ejemplo, del análisis de videograbaciones, sincronizadas con los registros del sensor. En el caso de vertebrados pequeños con alta tasa metabólica [2], la necesaria sincronización entre señales presenta una dificultad metodológica debido a alta resolución temporal implicada [1]. En este trabajo se presenta un sistema de dos pasos para generar una base de datos anotada de comportamiento de codornices. El primer paso consiste en alojar parejas (macho y hembra) de codornices adultos en cajas de cría. Una semana antes del inicio del experimento se le coloca al macho un arnés tipo mochila impresa en plástico, sujeta por debajo de las alas con tiras elásticas (Fig. 1 izquierda). Estas mochilas no generan cambios conductuales en sí mismas luego del periodo de habituación utilizado [4]. Un dispositivo independiente introduce un acelerómetro dentro de la mochila, generando un pico en los tres ejes de la aceleración (Fig. 1, arriba derecha). A su vez, el dispositivo simultáneamente enciende luces LED (Fig. 1, abajo derecha), que es capturada por la cámara y que permite sincronizar las dos videograbaciones entre sí y con la señal producida por el acelerómetro. En el segundo paso, luego de la introducción del acelerómetro dentro de la mochila se registra el comportamiento del macho durante por lo menos 20 horas. También, el acelerómetro triaxial recolecta las aceleraciones tridimensionales asociadas con los movimientos del cuerpo a lo largo de este periodo de tiempo. La sincronización de las señales obtenida permite realizar una anotación en el tiempo que puede ser utilizada para el entrenamiento y la validación de métodos de aprendizaje supervisado. En particular, las series de aceleración anotadas están siendo usadas como una base de datos de entrenamiento de redes neuronales Long Short Time Memory [1]. También podrían ser utilizadas metodologías como K-vecinos más cercanos (KNN) y máquinas de soporte vectorial (SVM).
dc.format
application/pdf
dc.language.iso
spa
dc.publisher
Sociedad Argentina de Informática
dc.rights
info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
dc.subject
Comportamiento animal
dc.subject
Anotacion de series de tiempo
dc.subject
Redes neuronales artificiales
dc.subject.classification
Biología
dc.subject.classification
Ciencias Biológicas
dc.subject.classification
CIENCIAS NATURALES Y EXACTAS
dc.title
Sincronización de video y acelerómetro para el estudio del comportamiento animal
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type
info:eu-repo/semantics/conferenceObject
dc.type
info:ar-repo/semantics/documento de conferencia
dc.date.updated
2024-08-07T14:31:54Z
dc.journal.volume
8
dc.journal.number
4
dc.journal.pagination
141-142
dc.journal.pais
Argentina
dc.journal.ciudad
Buenos Aires
dc.description.fil
Fil: Fonseca, Rocio Guadalupe. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Centro de Investigación y Estudios de Matemática. Universidad Nacional de Córdoba. Centro de Investigación y Estudios de Matemática; Argentina
dc.description.fil
Fil: Bosch, María Candelaria. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Instituto de Investigaciones Biológicas y Tecnológicas. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Instituto de Investigaciones Biológicas y Tecnológicas; Argentina
dc.description.fil
Fil: Barberis, Lucas Miguel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Instituto de Física Enrique Gaviola. Universidad Nacional de Córdoba. Instituto de Física Enrique Gaviola; Argentina
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Fil: Kembro, Jackelyn Melissa. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Instituto de Investigaciones Biológicas y Tecnológicas. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Instituto de Investigaciones Biológicas y Tecnológicas; Argentina
dc.description.fil
Fil: Flesia, Ana Georgina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Centro de Investigación y Estudios de Matemática. Universidad Nacional de Córdoba. Centro de Investigación y Estudios de Matemática; Argentina
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://revistas.unlp.edu.ar/JAIIO/issue/view/1137
dc.conicet.rol
Autor
dc.conicet.rol
Autor
dc.conicet.rol
Autor
dc.conicet.rol
Autor
dc.conicet.rol
Autor
dc.coverage
Nacional
dc.type.subtype
Jornada
dc.description.nombreEvento
51° JAIIO – Jornadas Argentinas de Informática
dc.date.evento
2022-10-17
dc.description.ciudadEvento
Buenos Aires
dc.description.paisEvento
Argentina
dc.type.publicacion
Journal
dc.description.institucionOrganizadora
Sociedad Argentina de Informática
dc.description.institucionOrganizadora
Universidad Abierta Interamericana
dc.source.libro
Memorias de las JAIIO
dc.source.revista
Memorias de las JAIIO
dc.date.eventoHasta
2022-10-28
dc.type
Jornada
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