AutoCircleCount

动态目标追踪与圈数统计系统： 一套基于 MATLAB 开发的全流程行为学分析方案，专门用于环形迷宫（Circular Maze）场景下的动态目标追踪与自动化圈数识别。系统通过整合轨迹几何特征与运动学参数，实现对小鼠顺时针跑圈行为的高精度量化。

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📖 范式描述 (Paradigm Description)

在 30 cm × 30 cm 的环形迷宫中，系统利用小鼠运动轨迹的累计像素长度，结合起始/终点区域（如右下角固定食盒位置）的角度突变特征（Angular Spike Feature），自动识别并统计完整的顺时针（Clockwise）运动圈数。

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🚀 快速开始 (Quick Start)

1. 环境要求

• MATLAB: 推荐使用 R2021a 或更高版本。
• 工具箱依赖:
  • Image Processing Toolbox

2. 标准操作流程

1. 启动程序: 下载并解压仓库，在 MATLAB 命令窗口运行主入口脚本：

   AutoCircleCount_CF_main.m

2. 数据交互: 在弹出的对话框中选择包含原始视频序列的文件夹（建议初次使用时选择 Demos/ 文件夹进行测试）。
3. ROI 划定: 根据交互提示，框选环形迷宫的整体边界 (Region of Interest)。

4. 信号校准: 在命令行提示下，定位至头部红色 LED 信号清晰的帧，并手动框选 LED 特征区域。系统将以此作为模板进行全时段坐标重心追踪。

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📊 数据输出 (Output & Visualization)

分析完成后，系统将在自动创建的 FrameCount2/ 目录下生成以下分析结果：

1. FrameCount.xlsx: 核心数据表，记录每一圈顺时针运动的起始帧（Start Frame）与结束帧（End Frame）。
2. Figure 1: 角度突变特征 - 速率曲线。用于验证跑圈逻辑，通过角度突变点判断计数是否准确。
3. Figure 2 & 3: 路径可视化。分别呈现“合格跑圈”与“剔除跑圈”的运动轨迹及其对应的瞬时速率空间分布。
4. Figure 4: 平均速率曲线。反映整个 Session 期间小鼠的运动速率趋势。

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📥 示例数据 (Demo Data)

为了方便初次使用者快速上手，提供了预置的 Demo 数据集（包含示例视频及配置文件）：

• 下载链接: Quark 网盘 (夸克)
• 使用说明:
  1. 下载并解压 Demos 压缩包。
  2. 运行主程序后，在弹出的文件夹选择窗口中选中解压后的文件夹即可。