做过动物行为数据分析的朋友们可能知道，现有的动物追踪软件主要是基于传统的数字图像处理算法通过轮廓来追踪动物轨迹。但这种方法会给我们的行为数据分析带来很多困扰：
1.受光照和背景干扰：传统方法容易受到光照变化和背景干扰的影响。如果光照不稳定或背景复杂，目标的检测和跟踪可能会受到困扰。
2.对目标的形状和外观变化敏感：传统方法通常依赖于目标的外观特征或形状信息。比如要追踪小鼠的头部和尾部，是因为头部轮廓很尖，尾部相对圆滑，但这种方式只能适用于小鼠。而其他动物没有这种特点的话就无法追踪。
3.无法实现自定义的追踪：比如想追踪视频中的任意感兴趣的目标点，传统的算法无法做到这一点，因为它并不具备智能识别目标的能力。
4.头戴植入物噪声干扰大：头部的光纤、电极线等随着动物运动而晃动，容易导致目标检测和追踪不准。
随着 DeepLabCut, SLEAP, AlphaTracker 等基于深度学习和计算机视觉技术的动物姿态追踪工具的出现。上述问题迎刃而解。
但使用这些工具不是一件门槛很低的事，很多人不是正在放弃就是在放弃的路上。
需要具备一定计算机功底：看着 GitHub 的密密麻麻的 ReadMe 就直接选择放弃；
环境配置复杂：按照 Installation Guide 打算尝试一把的人，会在各种配置环境、版本选择（ Conda, Python, CUDA, CUDNN, FFmpeg … ）上一头雾水后，选择放弃；
后期数据统计和可视化困难：或者好不容易过五关斩六将，配好环境、标数据、训练模型、分析视频后，得到了一堆轨迹坐标，但不能计算各种行为指标和绘制一些行为可视化图后，再次选择放弃。
不具备迷宫分区的功能：多数迷宫实验需要划分区域，开源工具包不具备可交互界面，无法划分区域。写代码脚本不具备可交互的界面，很难划分区域。
基于此，一湾生命科技在动物行为学领域，继推出 3D-AI 精细化行为分析软件后，立马筹划了另一款工具BehaviorAtlas Lite-MazeTracking 来帮助科研朋友们解决上述问题。
关于 BehaviorAtlas Lite-MazeTracking
这是一湾生命科技 BehaviorAtlas 研发团队专为行为学研究中，进行动物身体追踪和行为参数计算而设计的一款软件，能够帮助科研人员更好地分析实验动物在迷宫中的行为。
软件集数据采集、处理和分析、结果可视化于一体：
更精准：可以加载已有的公开 AI 姿态估计模型，或者自行训练的模型。采用深度学习算法对动物进行精准的追踪；
灵活区域划分：提供多种区域划分，并且方便组合和自定义编辑，适配多种迷宫场景；
计算丰富的行为指标：特定位置停留时间、进出次数，特定身体部位的速度，运动距离。
提供了可视化的结果展示方式 ：用户可以直观地了解动物的行为特征和变化趋势，并导出数据图表用于科研汇报或论文发表等。
亮点一：方便、稳定、多功能的行为学数据录制
每个实验可以单独建立实验工程，方便数据的存储和管理；
支持适配分辨率、帧率、曝光度的自定义配置，方便用户在各种场景和光照条件下进行拍摄；
相机支持可见光和红外光录制，在低照度或者夜间也可以录制动物行为反应；
稳定的视频保存，极低的丢帧率；
可以通过信号同步打标器，实现与其他神经活动记录或调控设备的联合同步使用。
亮点 二 ： 可以导入已经录制好的视频进行分析
已经录制的视频，或者通过其他相机录制的视频也可以导入进行分析；
能够对样本进行分组，方便后面的分组对比可视化。
亮点 三 ：用户自定义划出分析区域
自由绘制多种图形区域，能够对区域命名，并且自定义颜色。从而实现自由绘制不限规格、不限形状的区域，适配多种实验场景的分析需求；
能方便地调整区域大小、图层，还可以进行撤销等操作；
支持像素/mm 尺寸标定，从而能够计算真实的距离和速度。
亮点 四 ： 加载 AI 模型，实现精准的动物追踪和可视化展示
能够导入已经训练好的 AI 姿态估计模型（目前支持 DeepLabCut 模型）；
能够实现模型测试和预览，方便选择合适的模型。
亮点五：实现精准的动物追踪和可视化展示
加载 AI 模型，针对导入的视频进行批量的分析；
实时显示追踪结果和分析进度，自动计算运动参数。能够将视频分析后，将分析结果保存成行为参数文件。
生成多种可视化图表，满足数据对比、运动参数分析、空间轨迹分析等需求
如果你对 BehaviorAtlas Lite-MazeTracking 感兴趣，不妨联系我们了解更多，并有机会获得试用名额（填写文末的问卷即可）！从此解决行为学数据分析的最后一公里。
BehaviorAtlas 软件体系
BehaviorAtlas 系列软件是由深圳市一湾生命科技公司开发的一套功能强大、操作简便的行为分析软件系统。系统通过对动物行为数据的获取和分析，使用户更好地理解和研究动物的行为特征。BehaviorAtlas 系列软具有多样化的行为分析功能和高效的数据处理能力，还可以根据研究人员的需求进行定制化开发，具体产品及主要用途如下：
创建23 年 9 月
最后回复23 年 9 月
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