基于STM32MP157的动物行为分析系统

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作者：liqingshui 2023-03-31 02:07:35 0 22037

项目名称

动物行为分析系统-中北大学工训A413

项目主题

健康

项目简介

抑郁症目前病因未明且临床抗抑郁药物效能低，起效慢，副作用大，停药复发率高，这使得阐明抑郁症的发病机制，寻找有效靶标和研究快速高效低副作用的抗抑郁药成为急需解决的科学问题。为解决这个问题，抑郁症动物模型功不可没。良好的抑郁动物模型需要性能稳定、可靠的动物行为分析系统。团队研发的基于计算机视觉的小动物交互行为与认知状态分析系统采用小鼠作为实验对象，主要通过研究小鼠在光刺激、声刺激、电刺激等外界作用下，小鼠行为状态与瞳孔直径的改变，进而进一步解析与抑郁症相关的神经环路作用机理。

项目图片

项目图片描述

本项目主要由两个部分组成。小鼠行为分析系统。能在线实时分析小鼠速度、轨迹、头部偏转角度等多种行为特征变量，当小鼠行为特征变量达到阈值时，对小鼠行为进行反馈调节。该系统还能离线分析小鼠在某个特定区域所呆时间和次数、热力图、轨迹图、分析小鼠行为状态变化如僵直和逃跑状态的转变。眼动检测算法。通过计算小鼠多种眼动类型的瞳孔直径，来分析小鼠的认知状态。采用卷积神经网络识别、追踪小鼠瞳孔特征，然后在 Pycharm 中结合置信概率和椭圆拟合方法计算出小鼠瞳孔直径变化，进而分析小鼠的认知状态。通过在实验箱顶部安装的USB摄像头采集视频数据，将物体的 RGB 数据从输入卷积神经网络的轻量化模型 Yolov4-Tiny，将 Yolov4-Tiny 输出的目标动物中心位置、置信度信息输入到 DeepSORT算法中中，最终输出目标动物的运动轨迹、时间轨迹、运动速度等信息。借助STM32MP157微处理器强大的性能、丰富的生态、多元的工具链，我们完成了整个项目的立项、方案设计、程序编写和测试。

软硬件框图

软硬件框图描述

通过在实验箱顶部安装的USB摄像头采集视频数据，将物体的 RGB 数据从输入卷积神经网络的轻量化模型 Yolov4-Tiny，将 Yolov4-Tiny 输出的目标动物中心位置、置信度信息输入到 DeepSORT算法中中，最终输出目标动物的运动轨迹、时间轨迹、运动速度等信息。

演示视频

项目代码仓库

https://github.com/leezisheng/Animal_behavior_analysis

创客秀
项目名称:	动物行为分析系统-中北大学工训A413
主题:	健康
项目简介:	抑郁症目前病因未明且临床抗抑郁药物效能低，起效慢，副作用大，停药复发率高，这使得阐明抑郁症的发病机制，寻找有效靶标和研究快速高效低副作用的抗抑郁药成为急需解决的科学问题。为解决这个问题，抑郁症动物模型功不可没。良好的抑郁动物模型需要性能稳定、可靠的动物行为分析系统。团队研发的基于计算机视觉的小动物交互行为与认知状态分析系统采用小鼠作为实验对象，主要通过研究小鼠在光刺激、声刺激、电刺激等外界作用下，小鼠行为状态与瞳孔直径的改变，进而进一步解析与抑郁症相关的神经环路作用机理。
项目图片描述:	本项目主要由两个部分组成。小鼠行为分析系统。能在线实时分析小鼠速度、轨迹、头部偏转角度等多种行为特征变量，当小鼠行为特征变量达到阈值时，对小鼠行为进行反馈调节。该系统还能离线分析小鼠在某个特定区域所呆时间和次数、热力图、轨迹图、分析小鼠行为状态变化如僵直和逃跑状态的转变。眼动检测算法。通过计算小鼠多种眼动类型的瞳孔直径，来分析小鼠的认知状态。采用卷积神经网络识别、追踪小鼠瞳孔特征，然后在 Pycharm 中结合置信概率和椭圆拟合方法计算出小鼠瞳孔直径变化，进而分析小鼠的认知状态。通过在实验箱顶部安装的USB摄像头采集视频数据，将物体的 RGB 数据从输入卷积神经网络的轻量化模型 Yolov4-Tiny，将 Yolov4-Tiny 输出的目标动物中心位置、置信度信息输入到 DeepSORT算法中中，最终输出目标动物的运动轨迹、时间轨迹、运动速度等信息。借助STM32MP157微处理器强大的性能、丰富的生态、多元的工具链，我们完成了整个项目的立项、方案设计、程序编写和测试。
项目图片:
软硬件框图描述:	通过在实验箱顶部安装的USB摄像头采集视频数据，将物体的 RGB 数据从输入卷积神经网络的轻量化模型 Yolov4-Tiny，将 Yolov4-Tiny 输出的目标动物中心位置、置信度信息输入到 DeepSORT算法中中，最终输出目标动物的运动轨迹、时间轨迹、运动速度等信息。
软硬件框图:
演示视频:	https://www.bilibili.com/video/BV14G411g7db/?spm_id_from=333.999.0.0
项目代码仓库:	https://github.com/leezisheng/Animal_behavior_analysis