基于AI人工智能小鼠旷场箱的行为分析系统设计与实现

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传统小鼠行为研究主要依赖人工观察录像，存在两个显著缺陷：

效率瓶颈 ：1 小时视频需要 3 - 4 小时人工标注，而典型实验往往需要分析数十小时素材
主观偏差 ：不同实验员对 ” 理毛 ”、” 站立 ” 等行为的判定标准不一致，影响结果可重复性

我们对比了两种主流技术路线：

传统计算机视觉方案（OpenCV）
优点：实时性好（>30FPS），无需训练数据
局限：依赖手工设计特征（如背景差分），难以处理小鼠遮挡场景
深度学习方案（DeepLabCut）
优点：端到端学习特征，识别准确率高（mAP@0.5 可达 0.92）
挑战：需要 200-300 帧标注数据，初期投入较大

最终选择 YOLOv5+DeepSort 的混合架构，在保证精度的同时实现实时处理。

使用 Basler acA2000-50gc 工业相机（2048×1088@50fps）
固定红外光源（850nm 波长）避免昼夜节律干扰
背景板采用哑光材质减少反光

视频分段（每 10 分钟一个 MP4 片段）
自适应直方图均衡化（CLAHE）增强对比度
时空降采样（1080p→720p，50fps→25fps）

# YOLOv5s 配置示例
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s', 
                       pretrained=True,
                       autoshape=False)

# 冻结骨干网络前 10 层
for param in model.model[:10].parameters():
    param.requires_grad = False

# 自定义数据增强
augmentation = {
    'hsv_h': 0.015,  # 色相扰动
    'hsv_s': 0.7,    # 饱和度增强
    'hsv_v': 0.4,    # 明度扰动
    'degrees': 15    # 旋转角度
}

运动轨迹 ：通过 Kalman 滤波平滑坐标序列
静止判定 ：连续 5 帧移动距离 <2 倍体长视为停留
理毛行为 ：前爪与头部区域的 IoU>0.3 持续 1 秒以上

flowchart TD
    A[视频采集] --> B[预处理模块]
    B --> C{YOLOv5 检测}
    C -->| 检测框 | D[DeepSort 跟踪]
    D --> E[行为特征提取]
    E --> F[数据可视化]
    F --> G[统计分析]

采用生产者 - 消费者模式：

from queue import Queue
from threading import Thread

frame_queue = Queue(maxsize=30)  # 缓冲队列

# 采集线程
def capture_thread():
    while cap.isOpened():
        ret, frame = cap.read()
        frame_queue.put(preprocess(frame))

# 处理线程
def process_thread():
    while True:
        frame = frame_queue.get()
        results = model(frame)
        track_update(deepsort, results)

TensorRT 引擎转换：FP16 精度下推理速度提升 2.3 倍
使用 ONNX Runtime 替代 PyTorch 原生推理
关键帧策略：每 3 帧做一次完整检测，中间帧仅跟踪

安装红外截止滤光片（650nm cutoff）

动态白平衡算法：

def auto_white_balance(img):
    avg_bgr = cv2.mean(img)[:3]
    gray_value = sum(avg_bgr)/3
    scale = [gray_value/c for c in avg_bgr]
    return cv2.transform(img, np.diag(scale))