自動動物行為學分析係統(tǒng)通(tōng)過整合視(shì)頻追蹤(zōng)，無綫(xiàn)傳感(gǎn)，AI深(shēn)度(dù)學(xué)習(xí)及雲計(jì)算技術，實(shí)現了(liǎo)對(duì)動(dòng)物行(háng)為的高(gāo)精度，高通量(liáng)，自(zì)動化分析，為神經科學(xué)，藥(yào)理學(xué)，農學(xué)等(děng)領(lǐng)域(yù)的研(yán)究提供了高效(xiào)解決方(fāng)案。以(yǐ)下(xià)從(cóng)係統(tǒng)核(hé)心功(gōng)能，技術優勢，應用場景及典型係(xì)統(tǒng)介(jiè)紹(shào)四個(gè)方麵(miàn)展開說(shuō)明：
一，係(xì)統(tǒng)核(hé)心功能(néng)
多模(mó)態數據采(cǎi)集(jí)：
視頻追(zhuī)蹤：結(jié)合(hé)智(zhì)能化提(tí)取，圖像(xiàng)增(zēng)強，抗(kàng)幹擾(rǎo)技術(shù)，實現全自(zì)動化，智能(néng)化(huà)，高通(tōng)量超(chāo)精(jīng)細行為(wéi)指標捕(bǔ)獲。支(zhī)持多攝(shè)像頭(tóu)同步實(shí)驗，實(shí)時分析(xī)運動(dòng)軌(guǐ)跡，飲食等(děng)復雜行為(wéi)，並(bìng)生成三維(wéi)行為(wéi)模型和統(tǒng)計報告(gào)。
無綫(xiàn)傳(chuán)感：集成微(wēi)型慣性(xìng)傳感器（三維加(jiā)速度(dù)計(jì)，陀螺(luó)儀(yí)，磁力(lì)計）與生(shēng)理(lǐ)檢測係統，實時采(cǎi)集三維(wéi)空間(jiān)加(jiā)速度，角速度(dù)，偏航角，俯仰(yǎng)角(jiǎo)，翻(fān)滾(gǔn)角(jiǎo)等(děng)十(shí)餘項運(yùn)動指標，以(yǐ)及(jí)心跳(tiào)，體溫等生(shēng)理指(zhǐ)標(biāo)。
AI深度學習分析：
行(háng)為(wéi)聚類分析(xī)：通過(guò)無(wú)監(jiān)督聚(jù)類(lèi)算(suàn)法(fǎ)，將(jiāng)動(dòng)作(zuò)片(piàn)段(duàn)分(fēn)割為行為模式（如(rú)奔跑，站(zhàn)立，梳(shū)理(lǐ)），識(shí)別精細動(dòng)作差異(yì)。
多骨(gǔ)骼點(diǎn)識(shí)別(bié)與(yǔ)3D姿態分析：全(quán)自動(dòng)化識別鼻尖，雙(shuāng)眼(yǎn)，雙(shuāng)耳，四肢，尾根(gēn)等關鍵點(diǎn)，精確(què)跟蹤(zōng)三維運動軌跡，獲取頭(tóu)部位置(zhì)，凝視(shì)方(fāng)向(xiàng)，身體(tǐ)和四肢(zhī)姿(zī)勢等參數。
高通量(liáng)實驗(yàn)管(guǎn)理：
多目標追蹤：支持(chí)多(duō)隻(zhī)動物(wù)同時(shí)實驗（如社交行為，攻(gōng)擊行為），確(què)保(bǎo)近距離(lí)接觸時(shí)精(jīng)細(xì)行為(wéi)指(zhǐ)標的(dí)準確捕獲(huò)。
標(biāo)準(zhǔn)化實(shí)驗模塊：內(nèi)置(zhì)恐(kǒng)懼(jù)記憶測(cè)試，疲(pí)勞(láo)測(cè)試(shì)，穿梭學(xué)習記(jì)憶(yì)檢查(chá)等(děng)標準化實驗模塊(kuài)，支持曠(kuàng)場，水迷宮，高(gāo)架十(shí)字(zì)迷宮，新物體識別(bié)等(děng)多(duō)種實驗(yàn)模式(shì)。
二，技(jì)術(shù)優(yōu)勢
高精(jīng)度與(yǔ)高靈(líng)敏度(dù)：
視(shì)頻追蹤(zōng)技術結合抗(kàng)明(míng)亮光綫(xiàn)幹擾(rǎo)，除(chú)噪技術(shù)，確保在(zài)復雜(zá)環(huán)境(jìng)下(xià)行(háng)為(wéi)識(shí)別的準(zhǔn)確性(xìng)。
無綫傳感(gǎn)技術實(shí)現(xiàn)無損數據傳輸，采集速率(shuài)快，硬件(jiàn)體(tǐ)積小，重(zhòng)量輕(qīng)，易(yì)於集(jí)成。
全(quán)自(zì)動化與(yǔ)智能化：
AI深度(dù)學習(xí)算法自(zì)動分析(xī)行為(wéi)模式，減少(shǎo)人(rén)為(wéi)誤(wù)差，提高數據(jù)質(zhì)量和(hé)實驗效(xiào)率(shuài)。
係統支持(chí)實(shí)時(shí)在綫(xiàn)/離綫(xiàn)視(shì)頻分析，自帶(dài)多種統(tǒng)計(jì)檢驗算法，滿(mǎn)足大數據分(fēn)析需(xū)求(qiú)。
多(duō)模態數(shù)據(jù)融合：
結合視頻追(zhuī)蹤(zōng)與無綫傳(chuán)感(gǎn)技術，同步(bù)采(cǎi)集生理(lǐ)信(xìn)號(hào)與(yǔ)行為數據(jù)，揭(jiē)示(shì)行(háng)為變化與(yǔ)病(bìng)理(lǐ)機製的關聯。
形(xíng)成(chéng)獨具(jù)特(tè)色的醫學行(háng)為指標庫，為神經科學研究(jiū)提供(gōng)從被(bèi)動(dòng)追(zhuī)蹤(zōng)到(dào)自(zì)主(zhǔ)創新的(dí)跨越(yuè)。
三(sān)，應用場(cháng)景
神(shén)經科學研究：
評估阿(ā)爾(ěr)茨海默病模(mó)型(xíng)的(dí)空(kōng)間記憶（Y迷宮/八臂迷(mí)宮），動作(zuò)識(shí)別(bié)誤(wù)差(chà)小(xiǎo)於0.5%。
研(yán)究(jiū)帕(pà)金(jīn)森病模(mó)型步態異常，實時(shí)響應(yīng)延遲(chí)小於10ms。
藥效(xiào)評估：
篩選抗抑鬱藥（懸(xuán)尾實(shí)驗不動(dòng)時間(jiān)統計(jì)），行為分(fēn)類(lèi)準確(què)率大於(yú)95%。
分(fēn)析(xī)藥(yào)物(wù)對(duì)動物(wù)行(háng)為(wéi)的影響(xiǎng)，為(wéi)藥(yào)物研發提供(gōng)科(kē)學依(yī)據(jù)。
農(nóng)學(xué)研(yán)究(jiū)：
通過三(sān)維軌跡(jì)重建研(yán)究昆蟲的(dí)取食習(xí)性(xìng)，性(xìng)誘劑或殺蟲(chóng)植物對昆蟲的影響。
支持昆(kūn)蟲(chóng)行(háng)為學研究(jiū)，如昆蟲(chóng)飛行軌(guǐ)跡獲取(qǔ)。
四(sì)，典型係(xì)統(tǒng)介紹
多(duō)目標(biāo)精細(xì)行為分析係統：
核(hé)心創(chuàng)新：結(jié)合視(shì)頻追(zhuī)蹤(zōng)與無綫(xiàn)傳感技(jì)術(shù)，實現生物(wù)模式動(dòng)物(wù)精(jīng)細行(háng)為檢測(cè)。
應用(yòng)案例(lì)：已(yǐ)用於(yú)大(dà)小鼠跑步機耐力(lì)實驗，帕(pà)金森症(zhèng)，多發性硬化(huà)症(zhèng)等多(duō)種疾病模型研(yán)究。
AI動物精細(xì)行(háng)為視(shì)頻分析(xī)係統(tǒng)：
核(hé)心技(jì)術：AI賦能(néng)深(shēn)度學習(xí)神(shén)經網(wǎng)絡算法，結合(hé)雲計(jì)算(suàn)技術(shù)，快(kuài)速追蹤並(bìng)分析動物(wù)目標行為。
功能特點：支持(chí)3D可視(shì)化建(jiàn)模，重建(jiàn)動(dòng)物骨骼動態(tài)；自動化報(bào)告輸出(chū)60餘(yú)項(xiàng)指(zhǐ)標，避(bì)免(miǎn)人工(gōng)統(tǒng)計誤(wù)差(chà)。
BAS-100動物行為學(xué)分析(xī)係(xì)統(tǒng)：
功能*：支持(chí)多種(zhǒng)動(dòng)物(wù)行為學實驗，支持(chí)任意(yì)形(xíng)狀(zhuàng)開放場(cháng)的(dí)視頻(pín)識別。
分析指標(biāo)豐富：提(tí)供200項指(zhǐ)標（如軌跡圖，熱(rè)圖，活動(dòng)量(liáng)折綫圖等），自(zì)動(dòng)完成數據分(fēn)析並(bìng)導(dǎo)出(chū)報告(gào)。
全(quán)模塊(kuài)化(huà)設(shè)計(jì)：參數(shù)可(kě)調，可自定(dìng)義(yì)不同實(shí)驗(yàn)類型，滿(mǎn)足更(gēng)多實驗(yàn)需(xū)求。
