AI旷场精细行为分析系统通过多模态数据融合与动态特征提取技术，可准确区分真实位移与离地腾空阶段的非位移性身体摆动，其核心方法包括：

动物行为是动物表达心理和生理的肢体语言，也是动物自身综合机能的体现；旷场中大小鼠不同行为的分析广泛应用于衡量生物学,神经科学,药理学和遗传学等领域的实验效果。旷场实验是评估啮齿类动物自发活动、焦虑状态及探索行为的经典行为学方法，基于其对新环境的“趋避性冲突”（既畏惧空旷又渴望探索）设计。

三维运动轨迹分析

系统采用高速摄像机（120帧/秒）结合深度学习算法，实时追踪动物鼻尖、尾根及四肢等14个关键骨骼点的三维坐标变化。通过计算连续帧间位移向量，区分真实位移（持续空间移动）与离地腾空（瞬时位移中断）。例如：

真实位移：位移向量方向一致且速度稳定；

身体摆动：位移向量随机且无空间移动趋势，伴随高频角速度变化（>30°/s）。

惯性传感器数据验证

集成无线惯性传感器同步采集三维加速度和角速度数据，通过以下指标过滤干扰：

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腾空阶段：检测瞬时加速度峰值（>2g）和角速度突变（如翻滚角>15°）；

摆动干扰：角速度持续波动但加速度无显著变化，表明无实际位移。

多模态特征融合

结合视觉与传感器数据，系统构建动态行为模型：

真实位移：视觉轨迹与加速度数据方向一致；

摆动干扰：视觉轨迹显示局部抖动，但加速度数据无位移特征。

环境适应性优化

通过抗干扰算法（如动态背景补偿）减少环境噪声对位移判断的影响，确保在复杂光照或遮挡条件下仍能保持高精度。

技术优势与科研应用

高精度：三维姿态分析误差<5%，可区分毫米级位移与摆动；

高通量：支持多动物并行分析，适用于神经退行性疾病模型研究（如帕金森症步态异常）。

发布于：安徽省