資料介紹
描述
我們的目標
該項目旨在回答有關(guān)處于脆弱狀態(tài)的本地動物物種的基本生物學問題。為此,我們設(shè)計和開發(fā)設(shè)備,進行現(xiàn)場監(jiān)測,分析我們從活動中提取的數(shù)據(jù),并將運動模型與獲得的數(shù)據(jù)相匹配。
關(guān)于我們
我們是一個由生物學家、物理學家和工程師組成的團隊,我們已經(jīng)跨學科工作了 5 年,涉及不同的動物物種、不同的棲息地和挑戰(zhàn)。我們在阿根廷里奧內(nèi)格羅的圣卡洛斯德巴里洛切的巴里洛切原子中心進行研究。
...我們是如何開始的?
五年前,我在吉列爾莫·艾布拉姆森博士的指導下開發(fā)動物運動的理論模型。在我博士的后半段,我和研究有必要從真正的動物監(jiān)測開始。我們首先在其自然棲息地監(jiān)測有袋動物Dromiciops gliroides 。鑒于這種動物生活在沒有 GPS 信號的森林中,它的重量約為 20 克(這極大地限制了可用的設(shè)備),而且它是一種夜行動物(必須進行監(jiān)測),因此這項工作變得非常具有挑戰(zhàn)性。晚上出去)。我們開發(fā)了自己的天線來設(shè)置接收站,并將發(fā)射器放置在D. gliroides個體身上。
我們的項目繼續(xù)發(fā)展,許多生態(tài)團體找我們詢問我們是否可以開發(fā)任何可以適應(yīng)他們環(huán)境的監(jiān)測系統(tǒng)。我們開始開發(fā)自己的監(jiān)控系統(tǒng),包括 GPS、慣性傳感器(加速度計、陀螺儀和磁力計)和溫度傳感器。一方面,我們在監(jiān)控系統(tǒng)的研發(fā)方面取得了進步,此外,我們還收到了 TinyML 套件,它也可以成為跟蹤系統(tǒng)。現(xiàn)在,有了 SenseCAP K1100,我們可以組建一個連接的設(shè)備網(wǎng)絡(luò),同時監(jiān)控動物。
如今...
使用這些監(jiān)控系統(tǒng)(我們將在下一節(jié)中詳細介紹),我們可以獲得動物的軌跡。特別是,我們現(xiàn)在有興趣監(jiān)測位于阿根廷里奧內(nèi)格羅省圣安東尼奧奧斯特自然棲息地的烏龜Chelonoidis chilensis的種群。該物種處于脆弱狀態(tài)(IUCN 2014,并且對其生物學知之甚少。我們相信,通過研究系統(tǒng)跨學科(開發(fā)和實施跟蹤設(shè)備、分析數(shù)據(jù)和開發(fā)理論模型),我們可以更多地了解這個物種。了解動物如何移動、調(diào)查它們的軌跡、尋找它們的巢穴、研究它們的行為如何依賴于外部變量(例如溫度或風)是制定有助于保護它們的指導方針的關(guān)鍵。
監(jiān)控系統(tǒng)
我們使用包含 GPS 和慣性傳感器的設(shè)備來監(jiān)控動物的運動,并根據(jù)不同的變量(一天中的時間、天氣條件等)確定它們的活動。這些設(shè)備可能在技術(shù)和性能上有所不同,但必須足夠輕巧,以滿足每個生物系統(tǒng)的要求。這樣,可能性就降低了。我們將在下面介紹我們正在使用的 2 個監(jiān)控系統(tǒng)。
- 我們團隊設(shè)計的跟蹤系統(tǒng)。該設(shè)備使用 CC1312R1F3RGZT 微控制器,包含 GPS、慣性傳感器、溫度傳感器和麥克風(參見“原理圖和電路圖”中的原理電路“使用 CC1312R1F3RGZT 微控制器的動物監(jiān)控系統(tǒng)”)。我們包含用于該設(shè)備的 IMU 模塊發(fā)送和接收數(shù)據(jù)的代碼示例(請參閱“代碼”部分中的“發(fā)送/接收 IMU 數(shù)據(jù)的示例代碼”)。在本節(jié)中,我們還包括一個 Python 代碼“圖形用戶界面”,以交互方式顯示溫度和加速度計測量值。使用我們?yōu)榇嗽O(shè)備開發(fā)的第一個原型,. 有了這些結(jié)果,我們提交了手稿“通過互補技術(shù)監(jiān)測易受傷害的龜龜Chelonoidis chilensis的運動研究”。
在下一次監(jiān)測活動(2023 年 1 月)中,我們將使用該設(shè)備跟蹤個人并獲取新的運動數(shù)據(jù)。目前,數(shù)據(jù)存儲在內(nèi)存中,因此在檢索內(nèi)存之前我們不會獲取數(shù)據(jù)。我們的目標是采用遠程低功耗通信協(xié)議作為 LoRa,以便能夠?qū)崟r查看動物行為。
- TinyML 套件 + Edge Impulse。我們的團隊是 TinyML 網(wǎng)絡(luò)的一部分。由于這一壯觀的舉措,我們收到了 10 個 TinyML 套件,其中包括包含 9 軸慣性測量單元 (IMU) 和溫度的 Nano 33 BLE Sense 等組件。結(jié)合 GPS、電池和內(nèi)存,我們可以用作新的動物監(jiān)測設(shè)備。使用足夠輕巧的監(jiān)控設(shè)備以及數(shù)據(jù)分析和機器學習算法,可以在現(xiàn)場確定個人的行為。使用 TinyML 套件和 Edge Impulse 平臺,我們能夠訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對C. chilensis的行為進行分類個人。我們使用從該物種個體在其自然棲息地的 5 次監(jiān)測活動中提取的加速度計時間序列。我們使用 Keras 設(shè)計了一個分類模型,首先區(qū)分運動和靜止。隨后,目標是區(qū)分不同類型的行為:進食、行走、交配、挖巢產(chǎn)卵等。此類研究的一個具體應(yīng)用是找到雌性產(chǎn)下的卵并幫助保護它們:通過通過描述來自“挖巢產(chǎn)卵”活動的加速度計信號以及來自 GPS 的個人位置,我們可以識別這些沉積地點并保護雞蛋免受潛在威脅。
我們已經(jīng)使用 Wio 終端和 Arduino 代碼測試了分類器(請參閱“代碼”部分中的“使用加速計訓練的 NN 的動物運動分類器”)以及圈養(yǎng)烏龜?shù)倪\動。這樣,我們就可以實時確定分類結(jié)果,并通過藍牙在我們的手機上獲取結(jié)果(“Active”或“Inactive”)。由于 Wio 終端的重量和尺寸,我們將在現(xiàn)場使用 TinyML 套件。
加入 SenseCAP K1100 的好處!
在野外工作中,每個人都配備了一個使用偽裝膠帶防止捕食的裝置。到目前為止,數(shù)據(jù)都是在設(shè)備的內(nèi)存被移除后獲取的。這個過程是戰(zhàn)役中最繁重和最耗時的任務(wù),因為我們必須找到分布在相對較大的自然區(qū)域內(nèi)植被粗糙的動物。重要的是,這樣做我們也會強烈干擾我們想要研究的自然行為。我們的目標是采用遠程低功耗通信協(xié)議作為 LoRa,以便能夠?qū)崟r查看動物行為。
我們可以將 SenseCAP K1100 傳感器整合到兩個監(jiān)控系統(tǒng)中:一個由我們的團隊開發(fā),一個由 TinyML 套件實現(xiàn)。有了足夠多的 LoRa 設(shè)備,我們就可以創(chuàng)建一個連接它們的網(wǎng)絡(luò)。這將使我們能夠發(fā)送存儲的信息,而無需靠近個人,也無需觸摸已安裝的設(shè)備,這些設(shè)備經(jīng)過精心偽裝和保護。LoRa 還帶來了擴展研究和實時監(jiān)控多個個體或“節(jié)點”的可能性,例如檢測可能的集體行為。它還可用于從一個或多個監(jiān)控/控制中心以非侵入方式更新設(shè)備設(shè)置和所有這些任務(wù)。
SenseCAP K1100 套件還為我們尚未探索的傳感器融合開辟了新的視角,并解決了溫度、濕度和光線對陸龜行為的影響問題。更多地了解個人的活動以建立有助于保護他們的指導方針,這一點至關(guān)重要。利用 SenseCAP K1100 的優(yōu)勢,在監(jiān)測動物的同時,我們可以測量它們生活的自然棲息地的環(huán)境變量。例如,一種類型的烏龜庇護所由地下的洞穴組成。現(xiàn)在,我們可以測量這些地方的濕度。
除了在陸龜中實施外,我們的目標是在野外的其他動物物種中使用它,只要設(shè)備滿足尺寸和重量要求。例如,我們開始與研究小蜥蜴和小鳥行為的團體合作。
最后,重要的是要說我們真的很喜歡這個項目,還有很多工作要做。使用不同的技術(shù)為不同動物物種的監(jiān)測做出貢獻對于更多地了解每種動物的生物學并為脆弱物種的保護制定指導方針非常有價值。
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