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 + 智能 Agent 技术，可自动追踪、量化实验动物精细行为。系统由专属生物数据库、全场景行为算法库、标准化行为医学指标库三大核心架构组成，搭配高清视觉追踪技术，自动采集大小鼠运动轨迹与时序行为指标，一键完成数据分析。

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一、系统概述

专为啮齿类动物学习记忆、空间认知、情绪调控及神经科学机理、神经系统临床前药效评估打造。融合 AI 大模型、深度学习视觉算法与智能 Agent 自主推演，全程自动解析动物行为，消 除人工记录主观误差，为神经生物学、药理学研究提供客观标准化数据。

二、核心技术架构

专属生物数据库：存储大小鼠原始视频、体态样本与轨迹数据，持续迭代 AI 模型，适配不同品系动物追踪。

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，无需反复调参，全自动识别行为、演算轨迹。

标准化行为医学指标库：覆盖运动距离、速度、潜伏期、交替率等多类指标，可按 Y 迷宫、水迷宫等范式自动匹配计算，数据满足论文发表要求。

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三、系统核心特点

  1. 躯体多点准确追踪：识别头、躯干、四肢、尾部多点位，动物蜷缩、接触重叠时依旧稳定区分个体，避免追踪串扰偏移。
  2. 兼容主流行为学范式：原生支持旷场、T/Y 迷宫、八臂迷宫、Morris 水迷宫、高架十字迷宫、强迫游泳、条件性位置偏爱等实验，一机多用。
  3. 上百种精细行为量化：自动识别站立、理毛、嗅探、转圈等细微动作，统计行为发生频次与持续时长。
  4. 云端 + 本地双端数据管理：视频、轨迹、报表本地保存 + 云端同步，电脑 / 平板 / 手机多终端随时查看、复盘实验。

四、应用领域

适用于神经科学、精神药理学、认知心理学、衰老医学等方向；用于学习记忆机制研究、抗焦虑抗抑郁药品筛选、神经退行性模型评价、新药药理与毒理临床前研究，是高校医学院、生命科学实验室、药企研发中心的智能化科研设备。