【摘 要】
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动物实验一直以来都是各项科学研究的重要基础,实验环境的控制,实验体的监测以及数据的收集和处理都是动物实验中重要的组成部分,这些要求的实现都离不开实验设备的辅助。随着实验要求的不断升级,同时也为了得到准确的实验数据,对设备的自动化和智能化的要求也不断提高。目前国内外针对动物实验设备的研究尚且不足,尤其是在设备智能控制以及实验体监测分析部分。本文以动物实验设备智能化为切入点,设计并制作一款智能动物实验
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动物实验一直以来都是各项科学研究的重要基础,实验环境的控制,实验体的监测以及数据的收集和处理都是动物实验中重要的组成部分,这些要求的实现都离不开实验设备的辅助。随着实验要求的不断升级,同时也为了得到准确的实验数据,对设备的自动化和智能化的要求也不断提高。目前国内外针对动物实验设备的研究尚且不足,尤其是在设备智能控制以及实验体监测分析部分。本文以动物实验设备智能化为切入点,设计并制作一款智能动物实验箱,同时对箱体的关键技术进行了深入研究,包括有实验箱体内部气体浓度智能控制以及实验体的实时检测,并利用获取的数据建立一套行之有效的实验体行为状态分析系统,对实验系统的智能化发展具有实质上的促进作用。本文的主要研究工作有以下几点:（1）分析现有动物实验设备的特点,设计并制作了一款基于深度学习的智能动物实验箱,采用传感器与相机相结合的方式控制箱体内部的各项变量以及实验体图像数据的采集,利用改进GA-BP-PID算法控制箱体内部环境变量,对YOLOv5网络模型进行改进用于识别实验体并进行数据记录,根据采集到的数据进行实验体行为状态分析并将结果返回给研究人员,从而满足实验箱的自动化与智能化要求。（2）为了满足实验过程中箱体内部环境的相对稳定,本文提出了一种改进GA-BP-PID控制算法用于实现内部环境变量的智能控制。算法训练BP神经网络实现PID控制器参数的自动寻优,并且通过改进后的遗传算法寻找BP神经网络的最优权重初始值从而提高网络的收敛速度和稳定性。（3）本文详细分析研究了现有目标检测算法,并制作实验体检测数据集,采用YOLOv5网络模型作为实验体监测模型,获取实验体的中心点坐标以及目标框大小信息并对模型进行结构上的简化,将Stemblock结构和OSA-Bottleneck结构融入原始算法。通过对模型在检测精度与实时性方面的对比分析,验证本文所提出的改进后的YOLOv5网络模型具有更高的精度和更快的速度。采用Py Torch机器学习库验证模型精度,实验测试表明改进后的YOLOv5网络模型的检测精度有了较大的提升。（4）对现有动物行为分析方法进行详细的研究,结合目标检测阶段得到的实验体中心点和目标框大小数据,建立了实验体行为状态分析系统。利用实验体位置和目标框的大小信息,得到实验体的运动和行为信息,并将其行为状态分为区域适应度、生存状态和行为分析三种主要的分析准则,帮助实验人员实时掌握实验体的生存状态,提高箱体的智能化程度。（5）使用MFC开发架构和Open CV计算机视觉库进行测试平台软件界面开发,综合测试模型在实际实验环境中的检测精度和效率。最后对本文的研究工作进行了回顾性的总结,并指出本文的不足之处,对后续研究的方向做了简要介绍。本文针对智能动物实验箱的关键技术进行了深入研究,对于其他应用领域本文的研究成果同样可以借鉴,可以进一步拓展到机器人等相关领域。
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