AI三箱酬酢精好意思行为分析系统或者准确分别主动围聚（嗅探/理毛）与被迫藏匿（瑟缩/逃离）这两种迥乎不同的酬酢行为方式。该系统通过多维度时期技巧已毕高精度行为分类，为神经科学接头提供可靠的数据接济。

1. 系统中枢时期架构

AI三箱酬酢精好意思行为分析系统招揽以下中枢时期已毕行为分别：

无记号三维重建时期：AI胜利生成动物要道畅通模子，差错小于2%，无需物理记号即可准确跟踪动物各部位畅通轨迹

多动物身份识别：可同步分别3只动物，识别率进步98%，确保复杂酬酢互动中的个体跟踪准确性

高速视觉捕捉：招揽120帧/秒的高速录像机，确保不遗漏快速行为细节

云表行为数据库：接济跨接头对比分析，积贮多半行为方式数据优化识别算法

2. 主动围聚行为的识别机制

系统通过以下特征识别主动围聚行为（嗅探/理毛）：

空盘曲近度：鼻尖距离笼体≤1 cm且朝向角≤30°时判定为探索

行为抓续时代：单次嗅探或理毛行为抓续进步2秒

畅通轨迹特征：呈现向方向物体的直线或弧线接近旅途

肢体行为分析：前肢伸展、头部低落等特定姿态识别

系统能量化以下主动构兵野心：

嗅探频次（次/分钟）

理毛抓续时代（秒）

陪伴行为次数

酬酢构兵障翳期（从插足测试区到构兵的时代）

3. 被迫藏匿行为的识别机制

系统通过以下特征识别被迫藏匿行为（瑟缩/逃离）：

空间距离：与生分鼠距离>10 cm且抓续>30秒判定为藏匿行为

畅通方式：呈现鉴别方向物体的畅通轨迹

体魄姿态：瑟缩成团、背部拱起等看护姿态

行为野心：

探索时代占比（酬酢区/空缺区）

旅途熵值（响应探索政策无边度）

僵直时代（秒）

总结频次（次/分钟，响应心焦景象）

4. 行为分别的时期保险

系统通过以下时期确保分别准确性：

多模态数据会通：

视觉数据（高速录像机）

惯性传感器数据（三维加快度、角速率）

环境参数（光照、温度）

动态行为分类算法：

及时狡计酬酢指数（探索生分鼠时长/探索物体时长，宽泛值>1.5）

分析新颖性指数（探索新鼠时长/探索旧鼠时长，>60%为宽泛缅想）

通过机器学习抓续优化行为分类模子

云狡计处置智商：

接济16只动物并行分析

已毕复杂行为的及时刻类

提供数据修正和模子再闇练机制

5. 运用实例与准确率

在本色接头中，该系统已得手运用于：

自闭症模子接头（酬酢构兵减少70%的准确识别）

抗抑郁药效考证（镌汰构兵障翳期至<100秒）

神经机制接头（光遗传学考证使新颖性指数升迁35%）

系统合座行为分类准确率达到：

主动行为识别准确率：≥95%

被迫行为识别准确率：≥92%

多动物同步识别率：>98%

6. 时期上风总结

高精度三维姿态分析：无需记号即可已毕毫米级畅通跟踪

多传感器数据会通：视觉与惯性数据互补提高鲁棒性

智能行为分类算法：深度学习模子符合多样酬酢互动方式

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