行爲學觀察在醫療領域是非常重要的一塊，比如躁狂症 (Mania)、 癫痫 (Epilepsy)、帕金森 (Parkinson’ s Disease) 等疾病，需要結合患者行爲來進行研究，同時在進行部分藥物實驗時，也需要觀察實驗體的行爲來進行診斷分析 , 行爲學觀察在科研領域裏也同樣重要，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，僅靠肉眼無法准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 代精細化行爲學觀測系統可以通過 Al 智能神經網絡技術，幫助使用者自動識別甚至統計分析實驗體，從而極大的減輕了使用者的負擔，增加了研究效率。

斑馬魚軌迹跟蹤系統是一種基于計算機視覺和圖像分析技術的實驗工具，主要用于實時監測和分析斑馬魚行爲和活躍程度。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准確率。根據關鍵點跟蹤技術追蹤其位置和移動軌迹，可進行最多同時分析上百條魚的高通量的軌迹追蹤。

動物運動軌迹追蹤系統使用多種檢測算法（灰度縮放、靜態減法、動態減法、差分以及深度學習方法）研發出的一個可供用戶進行實驗設計的全自動研究平台，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准確率。根據關鍵點跟蹤技術追蹤其位置和移動軌迹，可以應用于各種實驗場景下多動物的運動行爲研究。