PantherAI: An autonomous behavioural monitoring tool for assessing activity budget and space use in a zoo-housed tiger
Notice bibliographique
Résumé
Machine learning (ML)-aided technologies can be applied to many of the existing wildlife science tools (e.g., camera traps) used to support conservation initiatives both in situ and ex situ. The automated nature of ML methods reduces manual labour, extends monitoring efforts past regular daylight/working hours, and improves the overall diagnostic capacity of tools routinely applied by wildlife biologists and animal care staff at zoological institutions. Though the conservation aims and expectations may differ among zoos and aquariums, simple monitoring tools that impose less demand on animal care staff should serve as an important aid for advancing management strategies for threatened species. We applied computer vision-based predictive models built on CCTV footage from a zoo-housed Panthera tigris individual to develop an automated behavioural monitoring tool (“PantherAI”) capable of rapidly assessing activity budget and space use across variable lighting and weather conditions. We applied YOLOv8 as the model backbone to detect and classify several tiger behaviours (e.g., stereotypical pacing, resting, enrichment interaction, feeding); the trained models were then applied with scripts to autonomously generate customized activity budgets and space use heatmaps from 24-h video samples. PantherAI yielded a mean average precision >75 % on test data, where it detected and classified tiger behaviours with varying levels of accuracy (stereotypical pacing: 92.2 %, resting: 72.2 %, locomotion: 65.4 %, feeding: 34.4 %, object manipulation: 43.8 %). Activity budgets varied ( p < 0.05) across habitats and by time of day for several behaviours. PantherAI provided reliable estimates of behaviour and space usage, two important ecological metrics commonly used to establish baseline activity budgets and assess indicators of animal welfare. Overall, ML-coupled technologies can facilitate daily data collection and monitoring procedures, both of which are integral for objectively measuring behavioural outcomes as newly implemented husbandry practices (e.g., alterations to diet, environment, social group, enrichment) are enacted in zoological and other ex situ conservation settings. • PantherAI enables rapid automated assessments of tiger behaviour from CCTV. • The monitoring system can be applied to recorded videos and live streams. • PantherAI offers a simple pipeline for assessing activity budget and space use. • Activity budget for many tiger behaviours differed by habitat area and time of day. • Detection accuracy exceeded 75 % for localizing and classifying tiger behaviours.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».