动物转圈行为智能识别系统
专利号：CN202411075857.X
所属单位：中国地质大学（武汉）生物医学工程研究院
技术领域：实验医学·动物行为分析
技术分类： ▸ 算法架构层：多体位点特征提取（重心+鼻尖点） ▸ 分析引擎层：时空轨迹动态建模（CNN+LSTM）
核心技术突破
-
无标记特征点识别技术
✅ 开发基于深度残差网络（ResNet50）的鼻尖点识别模型，定位精度达0.3像素级
✅ 融合二阶矩算法实时计算动物重心，实现每秒120帧高速追踪
-
动态轨迹建模系统
▶ 构建重心-鼻尖点连线向量偏转角分析模型，支持±0.5°角度分辨率
▶ 集成LSTM时序分析模块，捕捉转圈行为的加速度变化特征
-
抗干扰优化机制
🔺 开发多模态背景减除法（动目标/灰度化/取色法），适应复杂实验环境
🔺 支持光线突变（200-2000lux）、局部遮挡（≤30%面积）场景下的鲁棒识别
关键技术参数
| 评估维度 | 本系统 | 传统方法 | 提升幅度 |
|---|---|---|---|
| 转圈识别准确率（F1-score） | 98.2% | 82.5% | +19% |
| 微小转圈检测阈值（半径） | 5cm | 15cm | +67% |
| 实时处理能力（帧率） | 120fps | 30fps | ×4 |
| 多动物同步分析能力 | 6只/场景 | 单目标追踪 | ×6 |
典型应用场景
帕金森病模型鼠药效评估
任务需求：分析L-DOPA药物干预后单侧旋转行为变化
实施效果： ✅ 转圈方向误判率从人工观察的12%降至0.8% ✅ 发现药物剂量-转圈频率非线性关系曲线
精神分裂症动物模型研究
技术亮点： 🔺 识别刻板转圈与自发转圈的动态模式差异 🔺 建立转圈半径-病程进展关联模型（R²=0.93）
技术生态集成
-
硬件适配
▸ 支持NVIDIA Jetson Nano边缘计算设备（功耗<10W） ▸ 兼容工业相机（Basler ace）与普通USB摄像头
-
行业认证
◼ 通过《实验动物行为分析系统技术规范》（GB/T 36846-2024）认证 ◼ 入选国家实验动物专家委员会推荐技术名录
-
软件接口
✅ 开放API接口对接EthoVision、VisuTrack等主流平台
✅ 支持MATLAB/Python二次开发环境
知识产权布局
形成专利族（含1项PCT国际专利），核心技术参数超越荷兰Noldus EthoVision XT 17.0
软件著作权"BioCircle AI"系统已在12家三甲医院神经科学研究室部署
