一、技术起源背景研究痛点催生自动化检测需求自发活动旷场实验 Open Field Test最早起源于20 世纪 30 年代的动物行为学研究用于评价啮齿类动物自主运动、探究行为、焦虑、神经损伤、药物药效最初完全依靠人工肉眼计时、方格计数统计跨格次数、站立次数、梳理行为存在极强主观误差、耗时久、无法精细化轨迹记录、夜间实验难以观测等缺陷。为解决人工统计弊端行业先后经历三代技术迭代最终演化出当下 AI 视频智能分析系统第一代红外光束阻断式检测1970—2000 年自动化雏形阶段利用红外栅栏被动物遮挡次数统计活动量仅能记录移动频次无法输出运动轨迹、区域停留时间、精细行为理毛、嗅探、站立不能可视化回放无法区分多只动物只能做粗粒度的活动量统计是最早的自动化自发活动检测设备。第二代传统计算机视觉视频追踪系统2001—2017 年商用化起步阶段2001 年荷兰 Noldus 推出全球首款商业化动物行为视频分析软件依托背景差分、灰度阈值识别算法通过摄像头录制旷场自发活动视频识别动物轮廓中心点自动计算运动总路程、平均速度、各区域停留时长、站立频次彻底替代人工与红外设备成为全球药理、神经、精神领域主流检测方案。传统视频追踪依赖固定光照、纯色背景极易受阴影、杂物、动物毛色、粪便污渍干扰多只动物同时实验会发生目标粘连丢失、无法识别精细化姿态行为只能追踪质心位置不能自动判别理毛、蜷缩、追逐等复杂行为需要人工二次修正数据。第三代AI 深度学习无标记视频分析时代2018 年至今当前主流技术算法技术起点2018 年 Mathis 团队开源 DeepLabCutDLC深度姿态估计算法依托卷积神经网络仅需少量人工标注样本即可实现动物头部、躯干、四肢等关键点高精度识别实现无标记、抗强光 / 弱光、抗背景干扰的目标追踪标志动物行为分析正式迈入 AI 时代。同期普林斯顿大学推出 LEAP、SLEAP 等开源 AI 行为追踪框架可自动分类识别数十种精细自发行为解决传统视频算法易丢靶、不能行为自动分类的痛点。国内 2019 年后开始基于深度学习算法自主研发国产化 AI 自发活动视频分析系统融合 YOLO 目标检测、红外夜视成像、多目标追踪技术适配大鼠、小鼠、斑马鱼等多种实验动物支持昼夜不间断自发活动监测、批量实验数据分析、行为图谱自动生成逐步替代进口传统视频分析设备。二、AI 自发活动视频分析系统核心演化逻辑需求起源神经药理学、精神疾病、衰老、神经损伤类动物实验需要客观、可重复、精细化的自发活动量化数据人工统计无法满足科研重复性要求硬件演进方格人工观察→红外栅栏检测→普通可见光摄像→红外高清摄像 AI 算力主机算法演进人工计数→红外脉冲统计→灰度轮廓质心追踪→深度学习关键点姿态识别 AI 行为自动分类产品升级方向从单只动物轨迹记录升级至多动物无标记追踪、24 小时笼内自发活动监测、三维行为重建、大数据行为表型智能分析。指标1、大鼠活动箱尺寸350×350×350mm2、小鼠活动箱尺寸200×200×300mm3、材质亚克利板材铝合金框架4、最多可支持16只动物同时实验5、摄像机:盒式摄像机带排气6、清晰度:540线/600线7、色彩: 黑白或彩色8、最低照度:0.005Lux9、摄像针频速率28/30贞600X10、摄像分辨率640×480(l56 oo2l862o)11、摄像机电源12V 5A12、加密狗类型USB2.0接口13、信号传输方式信号电源一体线10米14、视频采集模块: USB2.0视频采集卡(支持笔记本)15、可导入到Excel便于用户在Excel、SPSS、SAS等分析统计