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为解决选择合适蚊子视频跟踪系统的难题，研究人员开展对比分析研究。结果显示 Braid、EthoVision XT 和 Trackit3D 较适合野外追踪。此研究为科研人员选系统提供参考，助力蚊媒疾病防控研究，值得一读。
追踪蚊子的 “秘密武器”：视频跟踪系统大揭秘
在神秘的微观世界里，蚊子这个小小的身影，却隐藏着巨大的 “能量”。它作为众多病原体的传播媒介，给人类和动物带来了无尽的痛苦。像疟原虫（Plasmodium falciparum）引发的疟疾，还有令人谈之色变的登革热病毒，都借助蚊子这一 “帮凶”，在人群中肆意传播，严重威胁着人类的健康，给社会带来了沉重的负担。
长期以来，人们一直在努力对抗这些由蚊子传播的疾病。过去二十年，通过青蒿素联合疗法（ACT）、经杀虫剂处理的蚊帐（ITN）和室内滞留喷洒（IRS）等措施，疟疾的发病率在非洲大陆曾大幅下降。但近年来，由于杀虫剂耐药性的出现以及资金的限制，进一步降低疟疾病例数的努力陷入了僵局。在登革热防控方面，由于缺乏特效治疗方法和广泛可用的疫苗，同样高度依赖对蚊子的控制。
为了更好地进行蚊子防控，科学家们发现，深入了解蚊子的行为至关重要。例如，蚊子在 ITN 或 IRS 处理过的墙壁上的偏好着陆区域，这些信息能为优化防控措施提供关键依据。而自动化视频跟踪蚊子飞行路径，成为了研究蚊子行为的有力工具。通过它，科学家们可以观察到蚊子的飞行机动、翅膀拍打模式、群聚行为，以及它们与 ITN 的相互作用等。比如，研究发现疟疾蚊子大多与 ITN 的顶部相互作用，这一发现为开发新型蚊帐提供了思路。
然而，随着科技的发展，众多的视频跟踪系统如雨后春笋般涌现。这虽然为研究带来了更多选择，但也让研究者们陷入了困惑：面对五花八门的系统，究竟该如何选择最适合自己研究的那一款呢？不同系统在功能、性能上差异巨大，这使得选择过程变得复杂棘手。正是在这样的背景下，研究人员踏上了探索之旅，试图解开这个谜团。
为了帮助研究者们做出更合适的选择，相关研究人员在《Parasites & Vectors》期刊上发表了题为 “Comparative analysis of video tracking systems for studying mosquito behavior” 的论文。研究发现，Braid、EthoVision XT 和 Trackit3D 这三款视频跟踪系统在野外部署方面表现突出，是较为理想的选择。但最终选择哪一款系统，还得综合考虑具体的研究问题、预算限制以及研究目标所需的特定功能等多方面因素。这一研究成果为蚊子行为研究领域提供了极具价值的参考，帮助科研人员在选择视频跟踪系统时不再迷茫，少走弯路。
研究人员在开展这项研究时，主要运用了文献研究和系统评估这两个关键方法。他们在 Google Scholar 和 PubMed 数据库中仔细搜索相关文献，筛选出描述自动化视频跟踪系统的资料，这些系统需要能用于跟踪自由飞行的蚊子。之后，研究人员根据既定标准，对筛选出的系统进行评估。评估过程中，他们重点考察系统在实验室中的实际跟踪性能，像重建 3D 飞行轨迹的能力、可操作的光照范围等；同时也兼顾系统在野外环境中的适用性，例如便携性、数据存储需求等，以此全面评估各系统的优劣。
蚊子视频跟踪系统知多少
研究人员通过全面的文献搜索，最终确定了 8 种符合标准的视频跟踪系统。这些系统在研究蚊子行为的舞台上，各自扮演着不同的角色。
EthoVision XT 可谓是视频跟踪系统中的 “明星选手”，它是一款通用的视频跟踪系统，应用范围极为广泛，在昆虫行为研究领域备受青睐。它就像一个 “多面手”，可以分析各种动物的运动，还能识别独特的行为模式。搭配 “Track3D” 软件包后，它能从记录的图像中重建二维或三维飞行路径。在众多研究中，它大显身手，比如在风洞实验中，帮助研究人员发现了亚致死剂量拟除虫菊酯对蚊子飞行行为的影响；在半野外环境下，它还用于跟踪蚊子在屋檐管和实验小屋周围的飞行行为。
Trackit3D 同样表现出色，它被广泛应用于研究不同节肢动物的行为，蚊子自然也在它的 “观察名单” 上。从小小的笼子实验到较大的房间环境，它都能发挥作用。曾有研究人员将它与定制的 LabVIEW 用户界面相结合，巧妙地控制野外蟋蟀的人工叫声，同时跟踪其声学寄生虫的飞行轨迹，成功揭示了这种寄生虫令人惊叹的记忆能力，它竟然能记住距离自己 1.5 米远的扬声器位置。
Photonic Fence 则是一个 “特别选手”，它内置的视频跟踪系统能实时记录位置数据。它的工作原理十分有趣，分为 “粗跟踪” 和 “细跟踪” 两个单元。粗跟踪先锁定昆虫的大致位置，再将信息传递给细跟踪系统，最后由激光模块发射致命激光脉冲消灭蚊子。当然，它也能单纯用于 3D 跟踪蚊子，而且在实验中展示出了强大的能力，能在 30 米外跟踪蚊子。
Braid 和 OpenCV 属于开源软件阵营。OpenCV 是一个功能丰富的工具包，常常与其他软件携手合作，打造个性化的跟踪系统。不过，它对使用者的技术要求较高，不同的研究往往会根据自身需求对其进行调整，导致它在文献中呈现出多样化的特点。Braid 作为 “后起之秀”，是 “Flydra” 的继任者，基于 “Motmot” 软件开发。它最大的优势在于能够高速跟踪蚊子，为研究蚊子的飞行机动提供了更详细的信息。例如，研究人员利用它发现了伊蚊和按蚊在面对机械拍打时，会根据光照强度改变飞行行为，以最大化逃脱几率。
Motus 和 StreamPix 也各有特点。Motus 会存储录制的视频用于后期处理，虽然它在其他方面应用不多，但它内置的软件功能和算法却十分强大，能计算 3D 坐标，还能重建缺失的坐标。StreamPix 最早用于 3D 跟踪群聚的蚊子，后来也被用于测量和分类寻找宿主的冈比亚按蚊在 ITN 周围的行为。它通过成对的摄像头和独特的照明技术，不断优化跟踪效果。
Noldus Media Recorder 则采用了一种与众不同的方式。它不直接记录物体，而是通过投射激光束来确定蚊子的位置。这种方式虽然无法跟踪蚊子的完整飞行路径，但在检测蚊子穿过蚊帐孔洞方面却十分有效。
实验室里的 “大比拼”
在实验室这个 “赛场” 上，研究人员为评估各视频跟踪系统的性能，制定了一系列严格的 “比赛规则”。他们重点关注系统的六大基本特征，包括 3D 飞行轨迹重建能力、光照范围、不同实验场景下的一致性、跟踪体积大小以及空间和时间分辨率。
在 3D 跟踪能力方面，除了 Noldus Media Recorder，其他系统都具备这一功能。不过，EthoVision XT 和 StreamPix 有时也会 “切换模式”，用于 2D 跟踪。一般来说，更多的摄像头可以扩大跟踪体积，但也会增加系统的复杂性和成本。
光照范围也是一个重要的考量因素。由于许多蚊子在夜间活动，所以大多数系统都使用近红外（NIR）敏感摄像头和相应的 NIR 光源。这样的组合既不会干扰蚊子的正常行为，又能保证清晰的跟踪效果。不同系统使用的 NIR 波长略有不同，其中 850nm 是最常用的波长。还有些研究为了特定目的，会在 NIR 照明的基础上添加可见光。
在实验场景的一致性方面，OpenCV 和 Motus 由于是开源工具包，不同研究的设置差异较大，所以在一致性上表现稍逊一筹。
跟踪体积的评估则面临一些挑战，因为相关研究往往没有明确提及系统的空间分辨率。有些研究报告了每帧的像素数，但这并不能直接反映空间分辨率。而且，跟踪体积还受到飞行场地尺寸、摄像头位置以及蚊子与背景对比度等多种因素的影响。
时间分辨率方面，不同系统的帧率差异很大。从 OpenCV 的 0.03fps 到 Braid 的 9000fps 不等。一般来说，50fps 的帧率足以可靠地跟踪自由飞行的蚊子，而要想观察蚊子飞行的精细细节，如翅膀拍打动作或突然的逃脱行为，则需要高达 24,000fps 的帧率。Braid 和 Photonic Fence 在这方面表现出色，能够进行高速录制，而 Noldus Media Recorder、Motus 和 EthoVision XT 的帧率相对较低，更适合跟踪飞行路径。
野外 “实战” 谁更强
实验室的评估只是 “初赛”，在野外环境这个 “实战战场” 上，视频跟踪系统还面临着更多严峻的挑战。研究人员针对野外环境的特点，重点考察了系统的便携性、灵活性、数据存储需求、设备大小以及同时跟踪多只蚊子的能力这五个关键特征。
从便携性来看，StreamPix 的设置较为繁琐，设备也比较庞大。它在跟踪按蚊时，需要多个摄像头、IR 灯和大型 Fresnel 透镜，这使得它在野外搬运和重新组装时困难重重，灵活性大打折扣。EthoVision 虽然在野外跟踪蚊子方面有一定价值，但作为商业系统，它在设置和校准上依赖外部支持，自主性不足，便携性也受到影响。Photonic Fence 则由于其复杂的激光系统，在野外环境中安装和维护的难度较大。相比之下，Braid、EthoVision XT 和 Trackit3D 在适应性和存储需求方面表现更优，综合得分较高。
数据存储也是一个大问题。在野外，存储容量可能会受到限制，像 StreamPix 和两个摄像头组合使用时，每小时会生成约 2TB 的视频文件，这对于长时间跟踪蚊子的野外研究来说，存储压力巨大。Noldus Media Recorder 和 Motus 也存在类似的存储问题，它们分别需要先存储视频文件再进行处理或离线数字化图像。而 Braid、Photonic Fence 和 Trackit3D 则支持实时分析图像，将坐标数据直接写入磁盘，大大减少了存储需求。为了兼顾优势，有些研究采用实时跟踪与低分辨率视频录制相结合的策略。
在同时跟踪多只蚊子方面，虽然所有系统都具备这个能力，但相关研究中对于跟踪蚊子的数量限制并没有明确提及。无论是实验室研究还是野外研究，对于实际跟踪的蚊子数量也没有精确区分。
研究人员还提到，系统的用户友好性和价格也是选择系统时的重要因素。开源软件虽然灵活性高，但对用户的技术要求也高；商业系统虽然使用方便，但价格往往不菲。不过，由于缺乏全面的成本信息，这两个因素在本次评估中并未详细考量。
研究结论：选择最合适的 “武器”
通过一系列的研究和评估，研究人员发现 Braid、EthoVision XT 和 Trackit3D 在众多视频跟踪系统中脱颖而出，成为野外部署的佼佼者。它们在跟踪飞行昆虫的 3D 轨迹方面表现出色，并且具备适应野外环境的特性，如良好的便携性、较低的数据存储需求等。
然而，选择视频跟踪系统并非 “一刀切” 的简单事。就像挑选一件趁手的工具，要根据具体的任务需求来决定。不同的研究问题对系统的要求各不相同，比如研究蚊子的快速逃脱行为，就需要高帧率的系统；而研究蚊子在大空间内的飞行路径，对跟踪体积和空间分辨率的要求就更高。同时，预算也是一个绕不开的因素，开源软件虽然前期成本低，但可能需要投入更多的技术人力成本；商业系统功能强大、使用方便，但价格昂贵。
这项研究为蚊子行为研究领域提供了一份宝贵的 “指南”。它让研究人员在选择视频跟踪系统时更加有的放矢，不再盲目。随着科技的不断进步，视频跟踪技术也在持续发展。人工智能和深度学习算法的融入，有望让视频跟踪系统变得更加智能和高效；数据分析也将更加自动化，为研究人员节省大量时间和精力。未来，这些创新可能会进一步拓展自动化视频跟踪在蚊子行为研究中的应用范围，让我们对蚊子这个 “小敌人” 有更深入的了解，从而为防控蚊媒疾病提供更有力的支持。
