一、產(chǎn)品簡介:
精細行為學(xué)對于動物學(xué)習(xí)和認知等方面的研究,以及與神經(jīng)科學(xué)的相關(guān)性,是神經(jīng)科學(xué)研究和神經(jīng)系統(tǒng)藥物臨床前評估的基石。應(yīng)用領(lǐng)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?zāi)J健?/p>
三、產(chǎn)品的核心技術(shù)
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(xué)問題,構(gòu)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(xué)指標庫:構(gòu)建通用的基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)指標庫(包括距離類運動類、時間類等)針對特殊任務(wù),構(gòu)建特殊醫(yī)學(xué)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(qū)動庫(如相機驅(qū)動、Kinect驅(qū)動、lidar驅(qū)動),光源設(shè)計,通用硬件架構(gòu)設(shè)計等。
四、產(chǎn)品的關(guān)鍵技術(shù)
4.1、自主研發(fā)的深度學(xué)習(xí)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(quán)的硬件設(shè)備:
結(jié)合不同實驗的特殊需求與市場反饋,自主優(yōu)化硬件設(shè)備:步態(tài)設(shè)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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