生物自动行为分析是近年来涌现的新兴学科，希望通过结合机器学习、计算机视觉技术自动定量地分析生物实验中生物的行为，在混合智能和生物学研究中都有大量应用。姿态估计技术从图片中定位目标的一组身体关键点的位置，是生物自动行为分析中的重要前置步骤，提取到的生物身体关键点位置是后续的行为分析的基础。基于深度学习的计算机视觉算法在包括姿态估计任务上的多个视觉任务上取得了当前最好的结果，但需要配备相应硬件才能实时运行。针对生物实验环境支持或不支持实时运行深度学习算法的两类情况，分别提出了两个针对熊蜂生物实验图片进行姿态估计的方法。　　(1)针对没有运行深度学习算法条件的生物实验，提出了一个基于级联姿势回归框架的算法，并针对问题做出了三项改进:提出使用归一化的姿态残差作为每一步级联的回归目标;使用近似相似变换不变性的特征;在每个级联中使用非线性的回归器。通过对模型的这三项选择进行对照实验，确定了这三项选择各自都是有效的。通过和其他方法进行实验对比，在熊蜂和其他实验物种的实验环境下，这些改进提升了原有经典级联回归关键点定位算法的效果。　　(2)还提出了基于结合了领域自适应的深度学习熊蜂姿态估计算法。通过分析确定了在熊蜂姿态估计问题中网络结构设计的关键问题，并通过实验确定其最佳选择。另外，在生物实验中，成像条件经常发生改变，造成模型在不同分布的图片上进行预测，影响模型表现。提出一个基于Cycle GAN的半监督领域自适应方法，自动生成目标域的图片和标签，并使用这些生成的数据微调网络，提升了姿态估计网络在目标域图片上的预测准确度，使得姿态估计网络能够无需额外人工标注地在多种实验环境下工作。