強(qiáng)迫游泳精細(xì)行為分析系統(tǒng)

強(qiáng)迫游泳視頻分析系統(tǒng)是通過(guò)AI賦能深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，結(jié)合云計(jì)算技術(shù)，能夠快速追蹤并分析動(dòng)物的目標(biāo)行為。其核心技術(shù)包括數(shù)據(jù)庫(kù)、算法庫(kù)、醫(yī)學(xué)指標(biāo)庫(kù)等多個(gè)方面，這些技術(shù)共同構(gòu)成了全自動(dòng)化、智能化、高通量的動(dòng)物精細(xì)行為智能檢測(cè)平臺(tái)。通過(guò)視頻追蹤與無(wú)線(xiàn)傳感技術(shù)的結(jié)合，該系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)生物模式動(dòng)物精細(xì)行為的檢測(cè)，包括各種運(yùn)動(dòng)類(lèi)、時(shí)間類(lèi)等基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)指標(biāo)的捕獲和分析。

核心行為分類(lèi)指標(biāo)

攀爬時(shí)間：動(dòng)物前肢扒抓容器壁的持續(xù)時(shí)間，反映主動(dòng)逃脫行為

游泳時(shí)間：動(dòng)物四肢協(xié)調(diào)劃水的持續(xù)時(shí)間，代表積極應(yīng)對(duì)狀態(tài)

掙扎次數(shù)：劇烈肢體動(dòng)作（如快速刨水）的頻次統(tǒng)計(jì)

運(yùn)動(dòng)學(xué)參數(shù)

移動(dòng)距離：通過(guò)軌跡追蹤計(jì)算的總運(yùn)動(dòng)路徑長(zhǎng)度

平均速度：?jiǎn)挝粫r(shí)間內(nèi)運(yùn)動(dòng)速度變化（如<2 cm/s判定為不動(dòng)）

區(qū)域分布：動(dòng)物在水箱各象限的停留時(shí)間及輪替頻率

分析模塊

時(shí)序行為圖譜：動(dòng)態(tài)展示三類(lèi)行為的時(shí)間分布規(guī)律

熱區(qū)圖：可視化動(dòng)物活動(dòng)密集區(qū)域

事件關(guān)聯(lián)分析：如攀爬與游泳行為的轉(zhuǎn)換關(guān)系

輔助指標(biāo)

不動(dòng)潛伏期：從入水到出現(xiàn)不動(dòng)行為的時(shí)間間隔

肢體運(yùn)動(dòng)幅度：通過(guò)像素變化量化掙扎強(qiáng)度

注：不同分析系統(tǒng)可能支持識(shí)別動(dòng)物的頭部、身體、尾部等多點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定的跟蹤和分析。