ZL-AG-99 Agent 小动物行为视频智能解析系统依托 AI 深度学习神经网络算法结合智能 Agent 技术打造，可追踪、量化实验动物各类精细行为。系统整合专属数据库、自研算法库、行为医学指标库三大核心架构，搭建起全自动、高通量、智能化的动物行为检测平台；融合高清视频视觉追踪技术，可捕捉大小鼠运动轨迹、时序行为等各类基础科研指标，完成自动化测算与数据分析。

🔧 三大核心技术架构

• ‌专属生物数据库‌：统一存储大小鼠原始视频、体态标记样本与轨迹历史数据，持续迭代AI模型，适配不同品系动物的追踪需求。

• ‌全场景行为算法库‌：内置目标检测、轮廓分割、多目标持续追踪等模块，无需人工反复调参，全自动完成行为识别与轨迹演算。

• ‌标准化行为医学指标库‌：覆盖运动距离、速度、潜伏期、交替率等多类科研指标，可按不同实验范式自动匹配测算规则，输出数据直接符合学术论文发表规范。

✨ 核心功能特点

• ‌躯体多点追踪‌：独立识别动物头、躯干、四肢、尾部多个关键点位，即便动物蜷缩、相互接触也能稳定区分个体，大幅规避追踪偏移与串扰问题。

• ‌全范式原生兼容‌：支持旷场、T/Y迷宫、八臂迷宫、‌Morris水迷宫‌、高架十字迷宫、强迫游泳等绝大多数经典大小鼠行为学实验，一机覆盖多项实验室课题。

• ‌上百种精细行为量化‌：自动捕捉站立、理毛、嗅探、转圈等肉眼难以准确区分的细微动作，统计每类行为的发生频次与持续时长。

• ‌双端便捷数据管理‌：实验视频、轨迹曲线、统计报表支持本地存储+云端同步，电脑、平板、手机多终端可随时查看、复盘实验数据。

📌 核心应用场景

系统广泛适配神经科学、精神药理学、认知心理学、衰老医学等研究方向，重点用于学习记忆机制研究、抗焦虑/抗抑郁药筛选、神经退行病模型评价、神经系统新药药理及毒理学临床前研究，是高校医学院、生命科学实验室、药企研发中心的标配科研仪器。