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公开(公告)号：CN119206857A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411226946.X
申请日：2024-09-03
Applicant: 安徽大学
IPC: G06V40/20 , G06V20/40 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/44
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的大鼠步态分析和自动评分方法，本发明通过对大鼠步态行为的视频进行分析，实现自动评分。首先通过摄像设备捕捉大鼠步态的视频，并利用图像处理技术进行关键点检测和图像裁剪。接着，将前后帧的步态图像与镜像中的步态图像拼接形成复合图像，输入到预训练的深度神经网络中进行特征提取和分类。系统根据分类结果生成步态评分，并通过去噪处理提升评分的准确性。本发明有效地解决了传统步态分析方法中主观性强、效率低、自动化程度不足等问题。通过应用深度学习技术，本发明实现了大鼠步态分析的高效、准确和自动化，显著提高了研究工作的质量和速度，为神经科学和行为研究提供了一个可靠的分析工具。
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