老鼠步态分析系统
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案例介绍
1. 负责视频数据预处理：对高速相机采集的小鼠行走视频做灰度、背景减除、图像增强，解决光照不均、阴影干扰问题；
2. 基于动物姿态估计模型训练小鼠关键点检测网络，识别鼻尖、四肢、尾根共16个关键点；
3. 使用卡尔曼滤波做多帧关键点时序追踪，解决四肢自遮挡、肢体交错造成的跳点、丢失问题；
4. 根据连续帧关键点时序，计算步态指标：步长、步频、支撑相/摆动相时长、四肢运动对称系数；
5. 构建完整分析流水线，输出结构化步态报表，相比人工标注效率提升80%，关键点识别准确率94.2%。
2. 基于动物姿态估计模型训练小鼠关键点检测网络，识别鼻尖、四肢、尾根共16个关键点；
3. 使用卡尔曼滤波做多帧关键点时序追踪，解决四肢自遮挡、肢体交错造成的跳点、丢失问题；
4. 根据连续帧关键点时序，计算步态指标：步长、步频、支撑相/摆动相时长、四肢运动对称系数；
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1. 负责视频数据预处理：对高速相机采集的小鼠行走视频做灰度、背景减除、图像增强，解决光照不均、阴影干扰问题；
2. 基于动物姿态估计模型训练小鼠关键点检测网络，识别鼻尖、四肢、尾根共16个关键点；
3. 使用卡尔曼滤波做多帧关键点时序追踪，解决四肢自遮挡、肢体交错造成的跳点、丢失问题；
4. 根据连续帧关键点时序，计算步态指标：步长、步频、支撑相/摆动相时长、四肢运动对称系数；
5. 构建完整分析流水线，输出结构化步态报表，相比人工标注效率提升80%，关键点识别准确率94.2%。
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