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浙江大学泮进明获国家专利权

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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于多目标行为跟踪的低产蛋鸡检测系统及方法获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN120052284B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202510555052.3,技术领域涉及:A01K45/00;该发明授权基于多目标行为跟踪的低产蛋鸡检测系统及方法是由泮进明;何书朋;林宏建;崔笛;邸梦醉;贺鹏光;蒋云霄;王政;张金辉;陈斌锋设计研发完成,并于2025-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。

基于多目标行为跟踪的低产蛋鸡检测系统及方法在说明书摘要公布了:本发明公开了一种基于多目标行为跟踪的低产蛋鸡检测系统及方法。低产蛋鸡检测系统包括行为作用装置和行为检测装置,蛋鸡通过行为作用装置进行行为动作,并通过可移动或固定安装的行为作用装置获取蛋鸡的行为动作的行为视频帧,进而对行为视频帧进行预处理后再通过蛋鸡行为识别模型和蛋鸡行为跟踪模型进行处理,获得蛋鸡行为跟踪数据集,然后在主机中使用蛋鸡行为检测方法处理后检测出低产蛋鸡并在显示器上进行显示。本发明能够提高养殖管理精度与效率、优化资源利用和进行智能化决策支持,实现了一种高效、准确的低产蛋鸡检测方法,有助于提高蛋鸡生产效率,促进了养殖业的自动化与智能化。

本发明授权基于多目标行为跟踪的低产蛋鸡检测系统及方法在权利要求书中公布了:1.一种基于多目标行为跟踪的低产蛋鸡检测方法,其特征在于,包括: 步骤1:构建行为识别模型和行为跟踪模型并安装在主机中; 步骤2:使用高清摄像头(4)采集若干蛋鸡在行为作用装置中进行行为动作的行为视频帧,然后依次经网线(8)、交换机(10)和硬盘录像机(11)再输入主机中进行预处理和行为标注处理后构建为笼养蛋鸡行为数据集,使用笼养蛋鸡行为数据集对行为识别模型和行为跟踪模型进行训练获得训练完成的蛋鸡行为识别模型和蛋鸡行为跟踪模型; 步骤3:使用高清摄像头(4)采集待检测的鸡笼(1)中的各个蛋鸡在行为作用装置中进行行为动作的若干行为视频帧,进行步骤2中相同的预处理后依次输入蛋鸡行为识别模型和蛋鸡行为跟踪模型中处理后输出蛋鸡行为跟踪图,各张蛋鸡行为跟踪图构建为蛋鸡行为跟踪数据集; 步骤4:在主机中使用蛋鸡行为检测方法对蛋鸡行为跟踪数据集进行处理后检测出低产蛋鸡并在显示器(9)上进行显示,完成低产检测; 所述的步骤2中,蛋鸡在行为作用装置中进行的行为动作包括低头在料槽(2)中进行采食的动作以及抬头使用饮水器(3)进行饮水的动作;针对每张行为视频帧,对行为视频帧进行预处理,首先筛选出存在蛋鸡的行为视频帧,然后调整至预设对比度和预设尺寸,然后进行归一化处理获得归一化图像,然后对归一化图像进行蛋鸡的行为标注,当蛋鸡的头部在料槽(2)中时,则标记为采食动作;当蛋鸡的鸡喙距离饮水器(3)的出口小于预设像素点距离时,则标记为饮水动作;将非采食和饮水的其他动作标记为其他动作; 步骤4.1:针对预设总时间段内的连续N帧蛋鸡行为跟踪图中的每只蛋鸡,使用蛋鸡行为检测方法进行处理,将蛋鸡的采食、饮水以及采食耦合饮水行为均作为状态检测行为,针对每种状态检测行为,首先根据蛋鸡的连续N帧蛋鸡行为跟踪图中的行为轨迹,获得蛋鸡的状态检测行为的帧数占比,并获得蛋鸡的状态检测行为的平均速度; 步骤4.2:建立综合行为强度模型,将蛋鸡的状态检测行为的帧数输入综合行为强度模型中,处理后输出综合行为强度指数; 步骤4.3:建立低产蛋鸡融合检测模型,将蛋鸡的状态检测行为的帧数占比、平均速度和综合行为强度指数进行归一化后输入低产蛋鸡融合检测模型中,处理后输出低产蛋鸡检测参数,根据低产蛋鸡检测参数检测实现产蛋鸡。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人浙江大学,其通讯地址为:310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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