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龙图腾网获悉北京市农林科学院智能装备技术研究中心申请的专利一种猪只体征信息采集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：CN113947734B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202111032758.X，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种猪只体征信息采集方法及系统是由李斌;赵宇亮;曾繁国;朱君;王海峰;徐蔚;郎冲冲设计研发完成，并于2021-09-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种猪只体征信息采集方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种猪只体征信息采集方法及系统，包括：基于目标检测算法对猪群背部深度图像进行图像分割，获取任一猪只的背部深度子图像；根据背部深度子图像，获取猪只的背部关键点信息，用以确定猪只的身份标识；对背部深度子图像进行图像识别，获取猪只的体征信息；将身份标识与体征信息绑定输出。本发明提供的猪只体征信息采集方法及系统，通过对深感相机所获取猪群背部深度图像进行目标跟踪识别，能自动获取每头猪只的身份标识；且能通过对每头猪只的背部深度子图像进行图像处理，获取每头猪只的体征信息；在整个信息采集的过程中不与猪只接触，避免了猪只检测时因环境变化引起的应激反应，同时还有效地减少了劳动力，节约了养殖成本。

本发明授权一种猪只体征信息采集方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种猪只体征信息采集方法，其特征在于，包括： 基于目标检测算法对猪群背部深度图像进行图像分割，获取任一目标猪只的背部深度子图像； 根据所述背部深度子图像，获取所述目标猪只的背部关键点信息，用以确定所述目标猪只的身份标识，包括： 结合目标猪只的体征变化曲线，利用等距特征映射流形学习算法对所述背部关键点信息进行特征融合优化；所述体征变化曲线是基于马尔科夫链模型构建的； 将特征融合优化后生成的形状特征信息输入至混合核函数支持向量机，生成所述目标猪只的身份标识； 对所述背部深度子图像进行图像识别，获取所述目标猪只的体征信息，包括：将所述背部深度子图像输入至体重预测模型，并根据所述体重预测模型的输出结果，获取与所述背部深度子图像对应的所述体重信息；其中，所述体重预测模型是根据带有体重信息标签的背部深度图像样本进行训练后获得的； 所述体征信息包括体长信息、体高信息、体宽信息、背膘信息和体重信息； 将所述身份标识与所述体征信息绑定输出； 还包括： 获取猪群热红外图像； 将所述猪群热红外图像映射至所述猪群背部深度图像； 获取与所述目标猪只的背部深度子图像相对应的猪只热红外子图像； 将所述猪只热红外子图像中所有像素点的最高温度，作为所述目标猪只的温度信息； 将所述温度信息、所述身份标识与所述体征信息绑定输出。

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北京市农林科学院智能装备技术研究中心，其通讯地址为：100097 北京市海淀区曙光花园中路11号农科大厦A座1107；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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