Ein neues integriertes Software‑Hardware‑System wurde entwickelt, um die Pose‑Schätzung von Tieren von der Datenerstellung bis zur Echtzeit‑Auswertung auf eingebetteten Edge‑Geräten zu unterstützen. Das System richtet sich an Forscher, die quantitative Verhaltensanalysen ohne aufwändige Workstation‑Hardware durchführen wollen.
Software‑Komponente
SqueakPose Studio bündelt sämtliche Schritte der Pose‑Schätzung in einer einzigen Anwendung. Die Suite ermöglicht das Anlegen von Datensätzen, manuelles und modellunterstütztes Labeln, das Trainieren von Modellen, die Validierung sowie großflächige Offline‑Inference. Durch den Einsatz moderner Objekt‑Detektionsarchitekturen entfällt die Notwendigkeit von Patch‑basiertem Sampling und mehrstufiger Nachbearbeitung.
Echtzeit‑Deployment
SqueakView erweitert die Möglichkeiten um Echtzeit‑Modell‑Deployment, Videoaufnahme und Sensor‑Logging auf eingebetteten Edge‑Computern. Die Anwendung synchronisiert kontinuierliche Aufnahmen mit zusätzlichen Messdaten und ermöglicht so experimentelle Setups, die bislang nur mit stationären Systemen realisierbar waren.
Hardware‑Integration
MouseHouse stellt ein kompaktes, modulares Gehäuse für Heimkäfig‑Experimente bereit. Das Gehäuse kombiniert integrierte GPU‑Rechenleistung, mikrocontroller‑basierte Zeitsteuerung und diverse Ein‑ und Ausgänge, um eine nahtlose Anbindung von Video‑ und Sensorsignalen zu gewährleisten.
Datenkonsistenz
Ein gemeinsames Datenformat und eine deterministische Zeitarchitektur sichern die Konsistenz zwischen Offline‑Analyse und Echtzeit‑Einsatz. Dadurch können Ergebnisse aus beiden Betriebsmodi direkt verglichen werden, ohne zusätzliche Konvertierungsschritte.
Bedeutung fĂĽr die Forschung
Das kombinierte Angebot von SqueakPose Studio, SqueakView und MouseHouse erlaubt es Forschern, sowohl konventionelle Offline‑Analysen als auch eingebettete Echtzeit‑Experimente ohne den Einsatz von workstation‑klassigen GPUs oder externer Middleware durchzuführen. Dies senkt die Einstiegshürde für quantitative Verhaltensstudien erheblich.
Dieser Bericht basiert auf Informationen von eLife, lizenziert unter Creative Commons BY 4.0 (Open Access). Wissenschaftliche Inhalte, offen zugänglich.
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