一种基于深度学习的大鼠步态分析和自动评分方法技术

本发明专利技术公开了一种基于深度学习的大鼠步态分析和自动评分方法，本发明专利技术通过对大鼠步态行为的视频进行分析，实现自动评分。首先通过摄像设备捕捉大鼠步态的视频，并利用图像处理技术进行关键点检测和图像裁剪。接着，将前后帧的步态图像与镜像中的步态图像拼接形成复合图像，输入到预训练的深度神经网络中进行特征提取和分类。系统根据分类结果生成步态评分，并通过去噪处理提升评分的准确性。本发明专利技术有效地解决了传统步态分析方法中主观性强、效率低、自动化程度不足等问题。通过应用深度学习技术，本发明专利技术实现了大鼠步态分析的高效、准确和自动化，显著提高了研究工作的质量和速度，为神经科学和行为研究提供了一个可靠的分析工具。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及大鼠步态分析与评分，尤其涉及一种基于深度学习的大鼠步态分析和自动评分方法。本专利技术应用于自动、准确地评估大鼠步态行为，消除人工评分的主观性，提高研究的效率和一致性。本专利技术方法通过视频记录大鼠的步态行为，利用关键点检测技术提取步态特征，并结合深度神经网络对这些特征进行分类，从而实现高精度的自动评分，显著提升了行为分析的可靠性和可重复性。

技术介绍

1、在现有技术中，传统的大鼠步态分析主要依赖于手动评分和定性观察。这些方法虽然能在某些情况下提供准确结果，但存在明显的主观性和一致性差异，导致结果的可重复性较低。此外，手动评分过程繁琐且耗时，难以处理大规模数据，限制了其在高通量实验中的应用。同时，一些自动化步态分析系统虽借助传感器或基本图像处理技术提高了效率，但通常只能捕捉有限的步态特征，缺乏对复杂行为模式的深入理解，且依赖于预定义特征集和简单分类算法，难以应对复杂或异常步态。

技术实现思路

1、本专利技术目的就是为了弥补已有技术传统大鼠步态分析中存在的主观性高、效率低和自动化系统精度不足的缺陷，本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于深度学习的大鼠步态分析和自动评分方法，其特征在于：具体包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的大鼠步态分析和自动评分方法，其特征在于：步骤（1）所述的采集大鼠的步态行为，并进行预处理，检测视频关键点区域，具体如下：

3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的大鼠步态分析和自动评分方法，其特征在于：步骤（2）所述的对检测到的关键点区域进行预处理，生成复合图像，具体如下：

4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的大鼠步态分析和自动评分方法，其特征在于：步骤（3）所述的将复合图像进行深度学习，并对特征进行提取和分类，具体如下：...

【技术特征摘要】

1.一种基于深度学习的大鼠步态分析和自动评分方法，其特征在于：具体包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的大鼠步态分析和自动评分方法，其特征在于：步骤（1）所述的采集大鼠的步态行为，并进行预处理，检测视频关键点区域，具体如下：

3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的大鼠步态分析和自动评分方法，其特征在于：步骤（2）所述的对检测到的关键点区域进行预处理，生成复合图像，具体如下：

4.根据权利要...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨琦，程欢，
申请(专利权)人：安徽大学，
类型：发明
国别省市：