自动行为识别系统(ABRS) 版权(c)2019 Primoz Ravbar UCSB在BSD 2条款下获得许可[详细信息请参阅LICENSE]由Primoz Ravbar撰写 自动行为识别系统可以从视频中注释自由移动的苍蝇以及其他动物的行为。 它不需要框架对齐,分割,解剖信息或姿势估计。 它可以可靠地识别在高度可变的背景,动物方位,位置,光线水平,电影质量和其他条件下的行为。 它通过从视频中提取时空特征来做到这一点。 然后,可以将这些时空功能与有监督的机器学习(ML)结合使用,对行为进行分类。 最新的实时版本直接利用视频中的小型卷积神经网络进行简化的预处理。 它可以对行为进行实时分类。 可以通过克隆ABRS并运行real_time_ABRS来测试此版本。 使用的样本模型(经过训练的卷积网络)是:modelConv2ABRS_3C其他更好的模型,可以在“模型”文件夹中找到。 而已。 它