AI新物体识别精细行为分析系统

新物体识别（Novel Object Recognition, NOR）是一种广泛应用于神经科学和认知研究的行为学测试方法，通过量化动物对新旧物体的探索偏好来评估其记忆能力。主要用于评估阿尔茨海默症、精神分裂症等**模型的记忆障碍，以及**或基因干预对认知功能的影响。
一、核心技术
数据库：存储各种模式动物的原始图像数据和模型标记数据等，为行为分析提供丰富的数据支持。
算法库：构建通用算法库，包括目标检测、特征提取、目标分割、目标跟踪、特征匹配等，实现对动物行为的自动化分析。
医学指标库：算构建通用的基础医学指标库，包括距离类、运动类、时间类等，针对任务构建医学指标，为研究和评估提供科学依据。
二、系统特点
多点识别：系统能够识别动物的头部、身体、尾部等多点，实现稳定的跟踪和分析。
指标丰富：能够分析站立、抬头、转圈等多种精细行为指标，为研究人员提供*行为数据。
云平台访问：实验数据云端保存，支持手机、平板、PC等在线访问，方便研究人员随时查看和分析数据。
三、原理基础
动物天生具备探索新奇物体的倾向。NOR实验利用这一特性，通过对比动物对新物体（陌生）与旧物体（熟悉）的探索时间差异，判断其识别记忆能力是否正常。若记忆正常，动物会显著延长对新物体的探索时间；若存在认知障碍，则对新旧物体的探索时间无显著差异。
四、实验流程
适应阶段
提前24小时将动物放入测试环境（空旷场地），消除环境陌生感。
训练阶段
在场地内放置两个相同物体（如A+A），允许动物自由探索5-10分钟，或累计探索时间达20秒。
测试阶
间隔1小时（短期记忆）或24小时（长期记忆）后，替换其中一个物体为新物体（A+B），记录动物对新旧物体的探索时间。