一、產(chǎn)品簡介：

       精細行為學對于動物學習和認知等方面的研究，以及與神經(jīng)科學的相關性，是神經(jīng)科學研究和神經(jīng)系統(tǒng)藥物臨床前評估的基石。應用領域：焦慮、抑郁、神經(jīng)生物等方面。

        二、產(chǎn)品適用：

       適用于各種普通動物試驗，包括：曠場、條件性位置偏愛視頻分析系統(tǒng)、T迷宮、Y 迷宮、八臂迷宮、水迷宮、強迫游泳、懸尾、高架十字迷宮等多種實驗模式。

       三、產(chǎn)品的核心技術

       3.1、數(shù)據(jù)庫：各種模式動物的原始圖像數(shù)據(jù)和模型標記數(shù)據(jù)等。

       3.2、算法庫：針對動物行為學問題，構建通用算法庫，包括:目標檢測、特征提取、目標分割、目標跟蹤、特征匹配等。

       3.3、醫(yī)學指標庫：構建通用的基礎醫(yī)學指標庫(包括距離類運動類、時間類等)針對特殊任務，構建特殊醫(yī)學指標庫(包括pose類、表情類、胡須類等)。

       3.4、用戶界面庫：根據(jù)用戶體驗，提供友好的用戶界面。

       3.5、硬件庫：主要包括通用硬件驅動庫(如相機驅動、Kinect驅動、lidar驅動)，光源設計，通用硬件架構設計等。

       四、產(chǎn)品的關鍵技術

      4.1、自主研發(fā)的深度學習模型及算法

      4.2、百萬級數(shù)據(jù)集：

各類模塊、各類行為種類均細化區(qū)分出近百種:不同姿態(tài)、不同大小、不同時刻等。

     4.3、自主知識產(chǎn)權的硬件設備：

結合不同實驗的特殊需求與市場反饋，自主優(yōu)化硬件設備:步態(tài)設備硬件經(jīng)過多次優(yōu)化升級，更新到3.0版本。

BeHav

人工智能quan面解碼微行為，精深挖掘行為語言-致力于人類腦健康專家

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