AI人工智能Morris水迷宫视频分析系统：从零搭建指南与避坑实践

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传统 Morris 水迷宫实验数据分析存在两个主要问题：

耗时严重 ：人工追踪小鼠游泳轨迹需要逐帧查看视频，一个 5 分钟的实验视频往往需要 30 分钟以上分析时间
主观性强 ：不同研究人员对 ” 平台停留 ” 的判断标准不一致，导致实验可重复性降低

优点：无需训练数据，开发速度快
缺点：
对光照变化敏感
无法区分小鼠和其它干扰物（如水面反光）

优点：
检测精度高（mAP@0.5 可达 0.95）
支持实时推理（1080p 视频约 45FPS）
缺点：需要至少 500 张标注样本

优点：能识别小鼠鼻子朝向等细节
缺点：
计算资源消耗大
标注成本极高（需要标定 21 个身体关键点）

推荐方案 ：YOLOv5+OpenCV 混合使用，平衡精度与效率

import cv2

# 视频流处理类
class VideoProcessor:
    def __init__(self, video_path):
        self.cap = cv2.VideoCapture(video_path)
        assert self.cap.isOpened(), "视频打开失败"

    def extract_keyframes(self, interval=10):
        """
        关键帧提取
        :param interval: 采样间隔 (帧数)
        """
        frames = []
        count = 0
        while True:
            ret, frame = self.cap.read()
            if not ret: break

            if count % interval == 0:
                # 预处理：去噪 + 灰度化
                processed = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
                processed = cv2.GaussianBlur(processed, (5,5), 0)
                frames.append(processed)
            count += 1

        return frames

import torch
import torch.nn as nn
from torchvision.models import resnet18

class BehaviorClassifier(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes=3):
        super().__init__()
        # 载入预训练模型
        self.backbone = resnet18(pretrained=True)
        # 替换最后一层
        self.backbone.fc = nn.Linear(512, num_classes)

    def forward(self, x):
        # 输入尺寸：[batch, 3, 224, 224]
        return self.backbone(x)

# 使用示例
model = BehaviorClassifier()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-4)

from threading import Thread
import queue

class VideoLoader:
    def __init__(self, video_path, buffer_size=10):
        self.cap = cv2.VideoCapture(video_path)
        self.queue = queue.Queue(maxsize=buffer_size)
        self.thread = Thread(target=self._load_frames, daemon=True)
        self.thread.start()

    def _load_frames(self):
        while True:
            ret, frame = self.cap.read()
            if not ret: break
            self.queue.put(frame)

# FP32 转 INT8
model.eval()
quantized_model = torch.quantization.quantize_dynamic(model, {nn.Linear}, dtype=torch.qint8
)
# 保存量化模型
torch.jit.save(torch.jit.script(quantized_model), 'quantized.pt')

轨迹断裂 ：当小鼠被水花遮挡时，建议：
使用线性插值补全轨迹
添加遮挡场景的负样本
平台区域误标 ：实际平台直径应比物理平台大 10%（包含小鼠探索范围）

训练数据应包含：
不同时段（上午 / 下午）的视频
人工添加的随机亮度变化（±30%）
推理时使用 CLAHE 算法增强对比度

def calculate_iou(traj_pred, traj_gt):
    """计算预测轨迹与人工标注的 IoU"""
    # 将轨迹转为二值图像
    canvas = np.zeros((h,w))
    cv2.polylines(canvas, [traj_pred], False, 1, 3)
    cv2.polylines(canvas, [traj_gt], False, 1, 3)

    intersection = np.logical_and(traj_pred, traj_gt)
    union = np.logical_or(traj_pred, traj_gt)
    return intersection.sum() / union.sum()