El anlisis estadstico del comportamiento de acicalamiento es importante para el control de plagas y la salud humana. Basado en DeepLabCut, este estudio propone un mtodo no invasivo y eficaz para rastrear los puntos clave de y detectar y analizar su comportamiento de acicalamiento. Los resultados son analizados y calculados automticamente por un programa informtico. Los mtodos tradicionales de seguimiento de movimientos son invasivos; por ejemplo, el uso de feromonas artificiales puede afectar al comportamiento de , lo que repercute directamente en la precisin y fiabilidad de los resultados experimentales. Los estudios de investigacin tradicionales se basan principalmente en el trabajo manual para el anlisis del comportamiento y las estadsticas. Los investigadores tienen que reproducir el vdeo fotograma a fotograma y registrar manualmente el intervalo de tiempo de cada comportamiento de acicalamiento, lo que requiere mucho tiempo, es laborioso y poco preciso. Por tanto, las ventajas del anlisis automatizado son evidentes. Con el mtodo propuesto en este artculo, se analizaron los datos de imagen de 9.4538 fotogramas de 5 adultos y se rastrearon 14 puntos clave. La precisin global del seguimiento alcanz el 96,7%. En el anlisis del comportamiento y las estadsticas, la tasa de precisin media de los cinco comportamientos de acicalamiento fue superior al 96%, y la tasa de precisin de los dos comportamientos de acicalamiento restantes fue superior al 87%. Los resultados experimentales muestran que el mtodo automtico no invasivo diseado en este artculo puede rastrear muchos puntos clave con gran precisin y garantizar la exactitud del reconocimiento y anlisis del comportamiento de los insectos, lo que reduce en gran medida el tiempo de observacin manual y proporciona un nuevo mtodo para el rastreo de puntos clave y el reconocimiento del comportamiento de insectos relacionados.
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