人工智能在动物行为分析中的应用开题报告

全文总字数：4516字

1. 研究目的与意义（文献综述）

1.1课题研究背景及意义

动物行为学最初以动物为研究对象，探究其各种行为的功能、机制、发展和进化^[1]。动物行为实验方法学是动物行为学的重要组成部分，以观测和实验的方法采集动物的行为信息，根据动物心理、生理状态的实时反应信息类比到人类助力于研究人体行为信息的机理意义，为神经科学、生命科学和医学等研究领域提供了重要信息线索，受到国际科学家的广泛研究^[2]。

18世纪，传感器等检测技术出现以后，动物行为实验经历了从传统的人工监测到机械自动化监测的超越^[2]；随着20世纪计算机问世，动物行为实验引入计算机、成像、现代电子信息等新技术，以计算机视频监测和图像处理代替传统检测手段^[3]，其对比传感法检测方法具有比较突出的优势，极大推进了动物行为分析在检测手段、检测参数、实验效率和准确率等方面的进步^[4]。

基于计算机视觉的动物行为实验，利用摄像头监控摄取动物行为信息，然后通过机器学习、识别算法从图像和视频序列中提取动物活动信息以研究实验对象^[5]，在生物学、神经学等研究领域地位日益上升，其优势表现为：

2. 研究的基本内容与方案

2.1研究内容与目标

选取小鼠为研究对象，利用摄像监控系统捕捉小鼠行为学信息，将人工标记的训练数据集转入神经网络中进行学习训练，得到动物肢体坐标随时间的变化情况，根据网络输出的结果分析小鼠精细行为得到动物心理状态，结合电信号记录数据研究抑郁情绪脑区与行为的关联情况。

（1）将图像序列（视频）资料噪声、图像的色调、饱和度和对比度等特征进行预处理，保证目标信息特征参数的准确性。

（2）进行目标检测，从已处理的图像序列中找到目标小鼠活动区域，获得小鼠的基本位置。其主要在于获得运动小鼠的重心坐标，利用重心坐标实现目标跟踪以及小鼠轮廓特征提取。

（3）计算小鼠的基本运动参数，如小鼠位置偏好、小鼠运动速度、某地停留时间、运动轨迹等，为小鼠的体态分类奠定基础。

（4）小鼠体态分类更多地包含了小鼠的心理信息，结合小鼠运动参数信息，基于小鼠行为分析模型，对小鼠的行为模式进行分析、整理和理解。

2.2拟采用的技术方案及措施

（1）图像处理

对图像进行前景和背景的分离，图像处理方法包括小鼠轮廓分割（阈值分割、聚类分割、背景建模）、图像去噪、边缘提取等，综合分析选择合适的算法技术。

（2）目标跟踪

通过查阅论文和相关资料，目标跟踪技术主要包括基于基本假设条件的跟踪、基于运动模型（MotionModel）的跟踪、基于多线索融合（Fusion）的跟踪和基于特征（Feature）的目标跟踪四大类，学习合适的算法技术实现小鼠目标追踪。

（3）行为分析

3. 研究计划与安排

1-3周 完成开题报告以及外文文献翻译；

4-8 周 系统方案设计、硬件系统及实验环境搭建；

9-12周 系统软件编写及测试，系统联合调试完善；

4. 参考文献（12篇以上）

[1]崔绍朋,李玮琪,伊丽娜,李春旺,珠岚,蒋志刚.中国动物行为学研究现状的文献计量学分析[j].兽类学报,2016,36(04):476-484.

[2]孙秀萍,王琼,石哲,陈善广,刘新民.动物行为实验方法学研究的回顾与展望[j].中国比较医学杂志,2018,28(03):1-7.

[3]刁泽浩. 自由活体动物的动态跟踪算法研究[d].河北大学,2018.