自动动物行为学分析系统通过整合视频追踪、无线传感、AI深度学习及云计算技术，实现了对动物行为的高精度、高通量、自动化分析，为神经科学、药理学、农学等领域的研究提供了高效解决方案。以下从系统核心功能、技术优势、应用场景及典型系统介绍四个方面展开说明：
一、系统核心功能
多模态数据采集：
视频追踪：结合智能化提取、图像增强、抗干扰技术，实现全自动化、智能化、高通量超精细行为指标捕获。支持多摄像头同步实验，实时分析运动轨迹、饮食等复杂行为，并生成三维行为模型和统计报告。
无线传感：集成微型惯性传感器（三维加速度计、陀螺仪、磁力计）与生理检测系统，实时采集三维空间加速度、角速度、偏航角、俯仰角、翻滚角等十余项运动指标，以及心跳、体温等生理指标。
AI深度学习分析：
行为聚类分析：通过无监督聚类算法，将动作片段分割为行为模式（如奔跑、站立、梳理），识别精细动作差异。
多骨骼点识别与3D姿态分析：全自动化识别鼻尖、双眼、双耳、四肢、尾根等关键点，精确跟踪三维运动轨迹，获取头部位置、凝视方向、身体和四肢姿势等参数。
高通量实验管理：
多目标追踪：支持多只动物同时实验（如社交行为、攻击行为），确保近距离接触时精细行为指标的准确捕获。
标准化实验模块：内置恐惧记忆测试、疲劳测试、穿梭学习记忆检查等标准化实验模块，支持旷场、水迷宫、高架十字迷宫、新物体识别等多种实验模式。
二、技术优势
高精度与高灵敏度：
视频追踪技术结合抗明亮光线干扰、除噪技术，确保在复杂环境下行为识别的准确性。
无线传感技术实现无损数据传输，采集速率快，硬件体积小、重量轻，易于集成。
全自动化与智能化：
AI深度学习算法自动分析行为模式，减少人为误差，提高数据质量和实验效率。
系统支持实时在线/离线视频分析，自带多种统计检验算法，满足大数据分析需求。
多模态数据融合：
结合视频追踪与无线传感技术，同步采集生理信号与行为数据，揭示行为变化与病理机制的关联。
形成独具特色的医学行为指标库，为神经科学研究提供从被动追踪到自主创新的跨越。
三、应用场景
神经科学研究：
评估阿尔茨海默病模型的空间记忆（Y迷宫/八臂迷宫），动作识别误差小于0.5%。
研究帕金森病模型步态异常，实时响应延迟小于10ms。
药效评估：
筛选抗抑郁药（悬尾实验不动时间统计），行为分类准确率大于95%。
分析药物对动物行为的影响，为药物研发提供科学依据。
农学研究：
通过三维轨迹重建研究昆虫的取食习性、性诱剂或杀虫植物对昆虫的影响。
支持昆虫行为学研究，如昆虫飞行轨迹获取。
四、典型系统介绍
多目标精细行为分析系统：
核心创新：结合视频追踪与无线传感技术，实现生物模式动物精细行为检测。
应用案例：已用于大小鼠跑步机耐力实验、帕金森症、多发性硬化症等多种疾病模型研究。
AI动物精细行为视频分析系统：
核心技术：AI赋能深度学习神经网络算法，结合云计算技术，快速追踪并分析动物目标行为。
功能特点：支持3D可视化建模，重建动物骨骼动态；自动化报告输出60余项指标，避免人工统计误差。
BAS-100动物行为学分析系统：
功能完善：支持多种动物行为学实验，支持任意形状开放场的视频识别。
分析指标丰富：提供200项指标（如轨迹图、热图、活动量折线图等），自动完成数据分析并导出报告。
全模块化设计：参数可调，可自定义不同实验类型，满足更多实验需求。
