摆头、挠爪行为分析系统

动物挠爪行为常用于评估疼痛、瘙痒和焦虑等神经行为状态。此研究对理解人类相应症状的生物基础及新疗法的开发至关重要。而摆头行为则通常视为压力和焦虑的反应，其识别和分类对研究小鼠的应激反应和情感行为具有重要意义。

基于人工智能的挠爪与摆头行为自动记录与分析系统。该系统通过相机同时采集四只动物的活动视频，利用端到端的卷积神经网络提取高层次的抽象特征，并结合先进逻辑算法构建全自动高精度的行为识别模型。此系统实现了对挠爪和摆头行为的实时监控和准确记录，大幅提升了数据收集的准确性与效率。

精准姿态识别与跟踪

系统能够实时检测和识别每只动物的骨骼关键点，并进行量化分析。

多角度信息获取

支持对多种行为进行检测和分析，包括挠爪次数、挠爪部位、左右挠爪、小挠爪次数、挠爪持续时间、摆头次数和摆头时长，满足多样化的实验需求。

全面行为数据分析

系统提供丰富的关键指标，如行为发生统计表、行为占比图、行为次数图和行为时长图等，助力深入解析动物的运动与精细行为。

灵活调整的开放式阈值

实验过程中，阈值可以根据具体实验条件进行调节，以控制挠爪和摆头行为识别的精准范围。

挠爪行为细化分析

系统支持对左右爪的挠爪行为进行独立记录，细化到每一个挠爪部位的动作跟踪。

精准记录摆头行为

系统具备摆头行为的记录功能，并可精确区分出向左摆头和向右摆头的行为。

智能区分

可以同时识别不同毛发颜色的老鼠以及不同大小的老鼠。

多通道分析支持大规模实验

软件最多支持4个独立通道，能够同时分析16只动物的行为数据。为高效数据采集和分析提供了强大的技术保障。

识别结果的交互式纠错功能

实验过程中，系统允许用户对识别出的挠爪行为、挠爪部位以及摆头行为等进行交互式纠错。

统计结果的可视化呈现

系统支持以多种图表形式呈现统计结果，帮助研究人员更直观地理解和展示实验数据。