随着深度学习技术的飞速发展，计算机视觉在多个领域中取得了显著进展。特别是在动物行为学和宠物研究方面，基于视觉的深度学习方法为研究人员提供了更加精准、实时的分析工具。猫狗的活动模式研究有助于我们更好地理解它们的行为习惯，进而为宠物训练、健康监测和行为矫正提供数据支持。本文将介绍如何利用YOLOv10目标检测模型结合UI界面，为猫狗行为分析提供高效的解决方案。我们将详细讲解如何收集和处理数据集、训练YOLOv10模型、进行猫狗活动模式的实时分析，以及设计用户友好的界面来展示检测结果。
1. 宠物行为研究的重要性在宠物养殖和管理过程中，了解猫狗的活动模式至关重要。行为模式的分析可以帮助我们判断宠物的健康状况、情绪变化以及是否出现异常行为。常见的活动模式包括：
进食与饮水： 观察宠物的进食习惯和饮水量可以有效判断其健康状况。 运动与玩耍： 猫狗的运动量是其健康的一个重要指标，异常的运动模式可能提示健康问题。 休息与睡眠： 猫狗的休息模式也是其健康和情绪状态的重要标志。传统的手动观察和视频分析方法存在效率低、人工干预强的缺点，基于YOLOv10模型的自动化行为分析系统可以高效解决这些问题，为宠物主人和研究人员提供准确的行
