动物行为研究历经百年发展，已将进化物学、生态学、感官科学、保护生物学、生理学、遗传学和神经生物学等领域的知识逐渐整合、融入其中，这也日益凸显其研究的复杂性。但是，对动物的行为进行准确、系统的观察记录，并精准的定量分析依旧是动物行为学研究的基础，只有精准的行为量化，才能深刻挖掘其发生的规律。

尽管视频数据可通过专业软件辅助分析，但要观察仅仅几天的动物行为视频，则仍需要花费多达百小时人工反复审查，更别说对于环境复杂和数量众多的野生动物了。这种耗时低效的工作，严重制约了对动物各种行为规律的认知。尤其在观察和测量复杂场景下野生动物的行为时，自动化的行为监测和分析更是面临严峻挑战。

行为AI识别框架及处理流程示意图

为解决行为智能分析中面临的共性难题，近日，国产精品九九久久一区hh教授郭松涛团队基于行为学分析原理，从行为的结构分析，利用人工智能技术，设计了《哺乳动物行为自动定量测量的人工智能框架》，融合“猴脸识别”技术，最终实现了可以区分和追踪野生动物个体身份的行为精准自动识别与测量，以及自动汇报行为节律和时间分配结果的行为自动化监测的技术突破。

该框架在3种灵长目物种：川金丝猴、狐猴、狒狒，3种食肉目物种：老虎、棕熊、黑熊，3种偶蹄目物种：羚牛、列氏水羚、角马以及1种奇蹄目物种：斑马，共计4大类动物10种代表性野生动物的自动行为识别和测量上得到了完美验证。该技术可广泛应用于圈养动物日常活动规律监测和关键行为异常预警、野生动物行为数据分析和习性研究以及实验动物健康状态和福利监测。

此外，为促进技术更快迭代，并为动物行为学后来者的研究提供专业的基础数据参考和智能分析平台服务，团队将该框架和代码开源，并发表在中科院一区Top期刊《Integrative Zoology》。

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西部网：http://m.cnwest.com/bwyc/a/2025/05/15/23109710.html

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