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龙图腾网获悉华南农业大学申请的专利基于改进FairMOT的猪只实时运动量异常检测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：CN117218718B 。

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：202311025461.X，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于改进FairMOT的猪只实时运动量异常检测方法是由古万荣;陈蔚钊;黄锦涛设计研发完成，并于2023-08-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进FairMOT的猪只实时运动量异常检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进FairMOT的猪只实时运动量异常检测方法，包括：S1、获取猪只的初始视频，对视频进行裁剪后使用DarkLabel软件对视频中的猪只进行标注，得到猪只的MOT格式数据集，并划分为训练集、验证集和测试集；S2、将训练集和验证集输入到改进FairMOT算法模型中进行训练和验证，最终得到一个最优的算法模型；S3、使用最优的算法模型对测试集中的猪只进行实时多目标跟踪，计算每只猪只的跟踪轨迹得出猪只的运动量，设置猪只的运动量阈值，当猪只的运动量超过阈值时发出警告。本发明解决了由于猪场环境干扰和目标重叠导致的猪只视频跟踪精度低和IDswitch频繁的问题，有效实现对猪只实时运动量的异常检测。

本发明授权基于改进FairMOT的猪只实时运动量异常检测方法在权利要求书中公布了：1.基于改进FairMOT的猪只实时运动量异常检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取猪只的初始视频，对视频进行裁剪后使用DarkLabel软件对视频中的猪只进行标注，得到猪只的MOT格式数据集，并将数据集划分为训练集、验证集和测试集； S2、将训练集和验证集输入到改进FairMOT算法模型中进行训练和验证；其中，对FairMOT算法模型的改进是将FairMOT算法模型的检测分支的CenterNet检测器替换成改进YOLOv5s检测器以提高算法的跟踪精度，在重识别分支上用TripletLoss函数替换原来的交叉熵损失函数以减少算法的IDswitch；其中，对YOLOv5s检测器的改进是在YOLOv5s检测器的骨干网络中加入基于自注意力机制MHSA的全局增强模块GEM；参数训练和验证完成后，最终得到一个最优的算法模型； S3、使用最优的算法模型对测试集中的猪只进行实时多目标跟踪，计算每只猪只的跟踪轨迹得出猪只的运动量，设置猪只的运动量阈值，当猪只的运动量超过阈值时发出警告，从而实现对猪只实时运动量的异常检测。

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华南农业大学，其通讯地址为：510642 广东省广州市天河区五山路483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”。