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申请/专利权人：华中农业大学

摘要：本发明公开了一种基于三维跟踪的小鼠行为检测方法及系统，方法包括以下步骤：采集饲养箱中小鼠的若干图像，所述图像包括：RGB图像和深度图像，对所述RGB图像和所述深度图像进行预处理，得到三维点云图像；对所述RGB图像中的小鼠进行定位跟踪，得到单只小鼠的位置信息；基于所述位置信息，从所述三维点云图像中裁剪出单只小鼠的小点云图像，并基于所述小点云图像提取分割出的部位的特征点；基于所述特征点判断小鼠的体型数据和行为。本发明实现对小鼠身体状况的检测，为小鼠相关实验比如医药实验提供有力的技术支持。同时本系统采用智能存储形式，有选择的存储数据，降低存储成本。

主权项：1.一种基于三维跟踪的小鼠行为检测方法，其特征在于，包括以下步骤：采集饲养箱中小鼠的若干图像，所述图像包括：RGB图像和深度图像，对所述RGB图像和所述深度图像进行预处理，得到三维点云图像；对所述RGB图像中的小鼠进行定位跟踪，得到单只小鼠的位置信息；基于所述位置信息，从所述三维点云图像中裁剪出单只小鼠的小点云图像，并基于所述小点云图像提取分割出的部位的特征点；基于所述特征点判断小鼠的体型数据和行为；所述特征点的提取方法包括：基于所述小点云图像进行小鼠部位分割，分为头部、背部、尾部和尾巴；利用取质心的方式对头部、背部和尾部进行中心提取，得到头部中心、背部中心和尾部中心；利用PCLBoundaryEstimation边界提取的方式提取颈部特征点、鼻子特征点、腰部特征点、尾巴两个端点、尾巴弯曲程度最大的点和身体两侧边缘两点；采用PCLBoundaryEstimation边界提取的方式提取背部的边界以及小鼠整体的边界，提取在背部边界而不在整体边界上的边界线，采用聚类的方式聚类为两类，分别提取质心，离头部近的为颈部中心，另一点为腰部中心；提取在背部边界也在在整体边界上的边界线，采用聚类的方式作为两类，分别取离尾部中心最近的一点为小鼠身体两侧边缘点；提取尾巴点云离尾部点云最近的点为尾巴起点，采用深度优化的方式，即从起点开始采用kdtree搜索半径内所有点，将除最远点外其余的点标记，以当前最远点为起点进行下一次迭代，取最后未被标记的点作为另一个端点，采用拉普拉斯算法提取尾巴的骨骼点，使用PCA算法计算曲率，提取出曲率最大的点；所述体型数据包括：小鼠体积、小鼠尾长和小鼠背部宽度；所述体积的计算方法包括：基于open3d库计算所述小点云图像的最小凸包，并计算所述最小凸包的体积，得到所述小鼠体积；所述小鼠尾长的计算方法包括：以小鼠尾巴一个端点为起点，计算起点与其最近的骨骼点之间的距离，再以骨骼点为起点进行下一次迭代直到另一个端点，将距离累加得到所述小鼠尾长；所述小鼠背部宽度为所述身体两侧边缘两点之间的距离；所述行为的判别方法包括：获取所述特征点的相对位置信息，并基于所述相对位置信息分析小鼠的行为。

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