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龙图腾网获悉中国农业大学申请的专利一种基于2D图像的肉禽体重估测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：CN119380375B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202411483188.X，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种基于2D图像的肉禽体重估测方法及系统是由侯卓成;朱峰;李辉;刘剑辉;乔智;尹忠涛;王鑫;陈思光设计研发完成，并于2024-10-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于2D图像的肉禽体重估测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了属于计算机视觉技术领域，特别涉及一种基于2D图像的肉禽体重估测方法及系统，所述方法包括：响应于传感器感知肉禽进入拍摄地点，由拍摄设备采集肉禽的三视图图像集合；构建图像分类网络，对三视图图像集合进行筛选，获得满足可拍摄条件的三视图图像；构建图像分割网络，对满足可拍摄条件的三视图图像进行语义分割处理，获得分割后的三视图图像；基于分割后的三视图图像，输入卷积神经网络预估肉禽体重。所述系统包括：肉禽图像采集装置和运算模块。使用消费级相机采集2D图像，实现高效、稳定的肉禽体重估测，以辅助育种工作，对于肉禽养殖行业有重大意义。

本发明授权一种基于2D图像的肉禽体重估测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于2D图像的肉禽体重估测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1：响应于传感器感知肉禽进入拍摄地点，由拍摄设备采集肉禽的三视图图像集合； 步骤S2：构建图像分类网络，对三视图图像集合进行筛选，获得满足可拍摄条件的三视图图像； 步骤S3：构建图像分割网络，对满足可拍摄条件的三视图图像进行语义分割处理，获得分割后的三视图图像； 步骤S4：基于分割后的三视图图像，输入卷积神经网络预估肉禽体重； 所述步骤S2中的图像分类网络为DeformAttn-ShuffleNetV2网络，所述DeformAttn-ShuffleNetV2网络在ShuffleNetV2基础上构建可变形注意力模块，实现引入SKnet注意力机制和可变形卷积；所述DeformAttn-ShuffleNetV2网络的输入为三视图图像中的侧视图；所述DeformAttn-ShuffleNetV2网络的输出为肉禽状态的分类结果；所述分类结果包括：zhanli和qita；当分类结果为zhanli时判定与输入的侧视图对应的三视图图像满足可拍摄条件； 所述可变形注意力模块的网络结构为：输入的特征通道被划分成第一分支和第二分支；所述第一分支依次包括：3×3的卷积、批量归一化、1×1的卷积、批量归一化、线性整流函数；所述第二分支依次包括：1×1的卷积、批量归一化、线性整流函数、3×3的卷积、批量归一化、1×1的卷积、批量归一化、线性整流函数、1×1的卷积、批量归一化、线性整流函数、DA卷积、批量归一化、1×1的卷积、批量归一化、线性整流函数；第一分支依和第二分支经过合并操作后进行通道混洗；所述DA卷积包括：输入输出通道均为c的深度可分离卷积、批量归一化、线性整流函数、输入输出通道均为c的可变形卷积、批量归一化、线性整流函数、第一全连接层、第二全连接层和Softmax函数。

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