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龙图腾网获悉华南农业大学申请的专利一种基于深度学习的猪只跛行检测方法和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：CN117036773B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202310779204.9，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于深度学习的猪只跛行检测方法和系统是由尹令;陈泽锴;吴珍芳;蔡更元;田绪红;杨杰;叶健;张素敏;黄琼设计研发完成，并于2023-06-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的猪只跛行检测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的猪只跛行检测方法和系统，涉及计算机视觉的技术领域，包括获取区域内猪只的行走视频；在所述行走视频中，提取猪只各关键部位的特征点；根据所述猪只各关键部位的特征点计算各关键部位的特征信息；将各关键部位的特征信息输入跛行程度检测模型进行分类，计算猪只跛行程度得分，获得猪只跛行程度。本发明解决了传统采用人工观察判断方法存在劳动力工作量大、劳动强度高、效率低、主观性强、容易产生误差的问题，能够高效、准确的检测出猪只跛行的严重程度。

本发明授权一种基于深度学习的猪只跛行检测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的猪只跛行检测方法，其特征在于，包括： S1：获取区域内猪只的行走视频； S2：在所述行走视频中，提取猪只各关键部位的特征点； 利用现有的yolopose网络对所述行走视频中猪只各关键部位定位，并提取各关键部位的特征点； 所述猪只各关键部位包括腿部、背部和头部； 所述猪只各关键部位的特征点包括： 所述猪只腿部的特征点包括前肢的特征点和后肢的特征点；所述前肢的特征点包括肘、腕和掌，所述后肢的特征点包括膝、踝和跖； 所述猪只背部的特征点包括尾椎、背和肩胛； 所述猪只头部的特征点包括头骨； S3：根据所述猪只各关键部位的特征点计算各关键部位的特征信息，包括腿部特征情况、步幅特征情况、蹄部特征情况、弓背特征情况和摆头特征情况； 计算腿部的特征点角度作为腿部特征情况： θ＝arccoscosθ 式中，XA,YA表示肘或膝的横纵坐标，XB,YB表示腕或踝的横纵坐标、XC,YC表示掌或跖的横纵坐标；θ表示前肢或后肢特征点角度； S4：将各关键部位的特征信息输入跛行程度检测模型进行分类，计算猪只跛行程度得分，获得猪只跛行程度。

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”。

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