一种通过机器学习识别实验鼠状态的图像分析方法

本发明提出了一种通过机器学习识别实验鼠状态的图像分析方法，包括以下步骤：使用光流法和目标检测算法提取小鼠的位置，将位置变换形成折线图，得到行为路径图；输入行为路径图，判断饮水区的点位；提取行为路径图中的特征，输入训练好的随机森林分类器识别；通过权值公式判断小鼠状态得分，当得分超过得分阈值时，判定为焦虑，否则判定为平静；计算焦虑置信度；输出分析结果，包括小鼠所处的状态、得出相应状态的原因和分析结果的置信度。本发明通过人为记录数据对小鼠行动轨迹进行状态判断，并根据总结的行为进行相同类型的图像生成，以此减少大量人力成本投入和购买小鼠成本。