行為學觀察在醫療範圍是非常重要的一塊，比如躁狂癥 (Mania)、 癫痫 (Epilepsy)、帕金森 (Parkinson’ s Disease) 等疾病，需要結合患者行為來進行研究，同時在進行部分藥物實驗時，也需要觀察實驗體的行為來進行診斷分析 , 行為學觀察在科研範圍裏也同樣重要，大量的實驗體和漫長的觀察時間一直是科研人員的負擔之一，並且在觀察一些小動物時，僅靠肉眼無法準確的觀察其細微的動作，在觀察一些病患時，醫生需要不分晝夜的去觀察，而新一 代精細化行為學觀測系統可以通過 Al 智能神經網絡技藝，幫助使用者自動識別甚至分析分析實驗體，從而極大的減輕了使用者的負擔，增加了研究效率。

斑馬魚軌跡跟蹤系統是一種基於計算機視覺和圖像分析技藝的實驗工具，主要用於實時監測和分析斑馬魚行為和活躍程度。可以識別動物輪廓、區分出背景和動物，並添加了深度學習方法提高了身體點識別的準確率。根據關鍵點跟蹤技藝追蹤其位置和移動軌跡，可進行最多同時分析上百條魚的高通量的軌跡追蹤。

動物運動軌跡追蹤系統使用多種檢測算法（灰度縮放、靜態減法、變化減法、差分以及深度學習方法）研制出的一個可供用戶進行實驗策劃的全自動研究平臺，可以識別動物輪廓、區分出背景和動物，並添加了深度學習方法提高了身體點識別的準確率。根據關鍵點跟蹤技藝追蹤其位置和移動軌跡，可以應用於各種實驗場景下多動物的運動行為研究。