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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利基于多尺度特征融合的无偏动物行为识别方法及系统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：CN120260142B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202510748275.1，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于多尺度特征融合的无偏动物行为识别方法及系统是由毛阿秀;朱美芦;汪开英;彭淼芸;郦彦臻;陈政;徐可声;甘凤娇;颜力琦设计研发完成，并于2025-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多尺度特征融合的无偏动物行为识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于动物行为检测技术领域，具体涉及基于多尺度特征融合的无偏动物行为识别方法及系统。方法包括：S1，通过基于混合专家系统的多尺度特征融合模块，自适应地融合不同采样频率数据，用于捕捉各类无偏动物行为的特异性表征；S2，通过神经坍缩驱动的分类器校准模块，最大化不同类别分类器权重向量间的夹角，完成无偏动物行为分类模型的构建，用于实现在类别不均衡下的无偏动物行为分类；S3，采用类别平衡焦点损失作为损失函数对所述无偏动物行为分类模型进行优化。本发明具有能够通过构建多尺度采样特征融合网络，并结合分类器动态校准机制，实现对各类动物行为的精准判别。

本发明授权基于多尺度特征融合的无偏动物行为识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于多尺度特征融合的无偏动物行为识别方法，其特征在于，包括如下步骤： S1，通过基于混合专家系统的多尺度特征融合模块，自适应地融合不同采样频率数据，用于捕捉各类行为的特异性表征； S2，通过神经坍缩驱动的分类器校准模块，最大化不同类别分类器权重向量间的夹角，完成无偏动物行为分类模型的构建，用于实现在类别不均衡下的无偏动物行为分类； S3，采用类别平衡焦点损失作为损失函数对所述无偏动物行为分类模型进行优化； 在步骤S2中，所述神经坍缩驱动的分类器校准模块包括参数固定的等角紧框架分类器和参数可学习的全连接层分类器；所述参数固定的等角紧框架分类器，具体包括如下过程： S211，在训练开始时随机合成分类器向量，并确保所述分类器向量符合单纯形等角紧框架属性，具体如下： 设定有一组包含M个向量的集合V＝[v1,v2,…,vM]∈Rd×M,其中d表示特征维度，M表示类别数量，且满足条件d≥M-1；若满足以下条件，则该向量集被视为单纯形等角紧框架： 其中，U∈Rd×M允许进行旋转并满足UTU＝IM；IM为单位矩阵，1M表示长度为M且数值全为1的向量；单纯形等角紧框架内的所有向量具有相等的l2范数和相同的成对夹角； S212，将归一化向量构建为等角紧框架分类器的固定权重矩阵，并在整个训练过程中保持不变； S213，通过投影层g对式3得到的融合特征ef∈RC进行投影，得到特征设置d＝M进行维度调节，用于后续在分类器校准模块中达到神经坍缩状态； S214，将特征归一化为 S215，将与步骤S212中预定义的分类器权重相乘，得到逻辑值 其中，μ表示用于缩放特征乘积的可学习的温度系数，和都具有[-1,1]的有限范围；表示类别m对应所获的逻辑值，其中1≤m≤M。

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