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ZL-AG-99Agent 小动物行为视频智能解析系统
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简单介绍： ZL-AG-99 Agent 小动物行为视频智能解析系统依托 AI 深度学习神经网络算法结合智能 Agent 技术打造，可追踪、量化实验动物各类精细行为。系统整合专属数据库、自研算法库、行为医学指标库三大核心架构，搭建起全自动、高通量、智能化的动物行为检测平台；融合高清视频视觉追踪技术，可捕捉大小鼠运动轨迹、时序行为等各类基础科研指标，完成自动化测算与数据分析。 详情介绍： 一、系统概述 本系统是开展啮齿类动物学习记忆、空间认知、情绪调控研究，以及神经科学机理探索、神经系统**临床前药效评估的核心科研设备。设备深度融合人工智能大模型、深度学习视觉算法、智能 Agent 自主推演技术，可高速解析实验动物全程行为活动，摒弃传统人工观察记录带来的误差，为神经生物学、药理学基础研究提供客观标准化数据支撑。 二、核心技术架构 专属生物数据库 统一存储黑白大鼠等模式动物原始视频画面、体态标记样本、实验轨迹历史数据，持续为 AI 算法迭代、行为识别优化提供海量底层数据支撑，适配不同品系、体态实验动物追踪需求。 全场景行为算法库 内置视觉分析通用算法：包含目标物体检测、躯体特征提取、躯体轮廓分割、多目标个体持续追踪、体态特征匹配模块，无需人工反复调试参数，全自动完成动物行为识别与轨迹演算。 标准化行为医学指标库 搭建完善的科研通用指标体系，涵盖运动距离、移动速度、活动时长、停留频次、潜伏期、交替率等距离类、运动类、时序类指标；可根据 Y 迷宫、水迷宫等不同实验范式自动匹配对应测算指标，数据结果符合学术论文发表规范。 三、系统核心特点 躯体多点精准追踪 可独立识别实验动物头部、躯干、四肢、尾部多个关键点位，即便动物蜷缩、转身、相互接触，依旧能够稳定区分个体，大幅规避追踪偏移、串扰问题。 兼容全品类经典行为学实验 原生适配旷场实验、T 迷宫、Y 迷宫、八臂迷宫、Morris 水迷宫、高架十字迷宫、强迫游泳、条件性位置偏爱等绝大多数大小鼠行为学范式，一套设备可满足实验室多项课题研究。 精细行为识别维度丰富 可自动捕捉站立、理毛、抬头、转圈、蜷缩、穿梭、嗅探等上百种细微行为动作，量化每一项行为持续时长与发生频次，输出详实的行为统计数据。 云端 + 本地双端数据管理 实验原始视频、轨迹曲线、统计报表可本地存储，也可同步上传云端；电脑、平板、手机多终端均可随时随地登录查看、下载、复盘实验数据，科研查阅更便捷。 四、主流应用领域 系统广泛应用于神经科学、精神药理学、认知心理学、衰老医学等方向；重点用于学习记忆机制研究、抗焦虑 / 抗抑郁**药效筛选、神经退行性**模型评价、**神经系统新药药理及毒理学临床前研究，是医药院校、生命科学实验室、药企研发中心标配科研仪器。   |
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