申请/专利权人：南京医科大学

申请日：2023-12-20

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN117746504A

主分类号：G06V40/20

分类号：G06V40/20;G06V40/10;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/047;G06N3/045

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.09#实质审查的生效;2024.03.22#公开

摘要：本发明公开了基于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和方法，当使用者在实验鼠类动物的饲养箱等其他场所使用该装置，搭配在可供连接主板的USB摄像头模组采集实验鼠类动物的图像或视频后送入行为分析系统。该系统首先通过YOLO算法模型实现目标检测和姿态估计，自动捕捉动态骨骼点，准确获取实验鼠类动物的骨骼点数据，然后通过ST‑GCN算法模型对上一模型得出的数据进行动态骨架建模，获得目标修饰、进食等不少于五种动作模式的行为识别、质心数据、肢体长度、运动轨迹等行为数据，实现实验鼠类动物的行为分析，为动物行为研究和实验动物实验提供更准确的行为数据。

主权项：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；其中：所采集实验鼠类动物的图像或视频分为静态图像数据集和时序视频数据集；所述静态图像数据集用于YOLO对实验鼠类动物的目标检测，提取17个特征值，包括1个目标检测框特征和16个骨架点特征；所述时序视频数据集用于ST-GCN对实验鼠类动物的行为分类，标定8种行为，能够较全面地描述其姿态。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 南京医科大学 基于YOLO和ST-GCN算法融合的实验鼠类行为分析装置和方法

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