猫行为探测器

检测的工作范围很窄

系统可能会检测运动、梳理行为、猫形区域或音频事件。每个标签都取决于它所训练的任务。 “检测到”并不意味着系统发现了动机、情绪或健康状况。

即使是简单的动作也会在视觉上重叠。当身体部分隐藏或夹子被压缩时，抓挠、梳理毛发和快速头部运动看起来很相似。

示例：先观察，再解释

这是用于说明的假设情境，并非 CatMind AI 的实测结果：一只猫在关着的门边停下，叫了一声，然后回头看向一个人。

把停下、发声和转头分别记录为观察事实。想通过门和寻求关注都是可能的解释，仅凭检测到的声音无法在两者之间做出判断。

接着记录拍摄前发生了什么，以及你像平常一样回应后猫做了什么。如果没有拍到这一部分，就将其保留为未知信息。

误报和错过事件是正常风险

良好的评估测试不熟悉的猫、家庭和摄像机角度，而不仅仅是类似于训练集的帧。有用的产品也会暴露出不确定性，让薄弱的证据仍然薄弱。诚实的回答可能是“发生了短暂的运动，但动作不清楚”。

将检测结果转化为时间线

CatMind AI 按时间组织检测到的线索，添加场景和个人资料上下文，然后考虑多种解释。这使得检测器成为分析的组成部分，而不是一键式的预言机。对于反复出现或相关的行为，您自己的笔记和专业建议仍然是证据的一部分。