【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及目标检测及姿态估计，尤其涉及基于yolo和st-gcn算法融合的实验鼠类行为分析方法。
技术介绍
1、啮齿动物，尤其鼠类是较常用的实验对象，对实验鼠类动物的行为分析是科学研究中不可或缺的一部分。自1965年以来，涉及大鼠和小鼠的学术论文及引文的数量快速增长，实验室中大鼠和小鼠的使用日益增多。在大量鼠类实验中，通常进行分类处理和对比实验，通过解剖、称重等方式分析实验动物的组间差异。对实验动物的定量行为分析可以提供一种直观且无创的途径，帮助研究者更好地研究实验动物的神经功能、心理过程、药物作用等，不仅便于控制实验条件，提高实验的准确性和可重复性，还可以用动物行为数据解释实验结果，为科学研究提供可靠的数据和结论。在生物医学研究、药物研发和动物医疗等领域，对实验动物的检测和行为分析主要基于获取实验动物的位置、姿态、轨迹等基本运动信息，进而进行其行为数据的研究，从而保证实验可靠性，探索复杂的生命现象。
2、在对实验鼠类动物进行实验时往往需要对其行为进行长期拍摄以便进行后续分析，基于深度学习的目标检测和姿态估计算法无需人工...
【技术保护点】
1.一种基于YOLO和ST-GCN算法的针对实验鼠类动物骨架建模的行为分析装置，其特征在于，所述装置包括摄像头、采集卡、主板和处理器，所述摄像头用于采集实验鼠类动物的图像或视频，图像或视频数据通过采集卡传输至主板；主板部署有YOLO和ST-GCN融合算法，以实现对实验鼠类动物骨架建模的行为分析；
2.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述YOLO和ST-GCN融合算法具体是：
3.根据权利要求2所述的装置，其特征在于，所述最优YOLO模型是通过以下步骤训练获得：
4.根据权利要求2所述的装置，其特征在于，所述最优ST-GCN模型...
【技术特征摘要】
1.一种基于yolo和st-gcn算法的针对实验鼠类动物骨架建模的行为分析装置，其特征在于，所述装置包括摄像头、采集卡、主板和处理器，所述摄像头用于采集实验鼠类动物的图像或视频，图像或视频数据通过采集卡传输至主板；主板部署有yolo和st-gcn融合算法，以实现对实验鼠类动物骨架建模的行为分析；
2.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述yolo和st-gcn融合算法具体是：
3.根据权利要求2所述的装置，其特征在于，所述最优yolo模型是通过以下步骤训练获得：
4.根据权利要求2所述的装置，其特征在于，所述最优st-gcn模型通过以下步骤获得：
5.根据权利要求2所述的装置，其特征在于，所述16个骨骼点包括鼻点、左耳、右耳、颈部点、左前膝、左前爪、左后膝、左后爪、右前膝、右前爪、右后膝、右后爪、背起点、背中点、背终...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱松盛，曾宪州，龚明雄，尹源畅，赵亦婷，
申请(专利权)人：南京医科大学，
类型：发明
国别省市：
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