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龙图腾网获悉湖南科技学院申请的专利基于分布估计算法与残差网络的畜禽行为模式异常识别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：CN120472533B 。

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：202510550794.7，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于分布估计算法与残差网络的畜禽行为模式异常识别方法是由潘学文;唐亚纯;张彬;李娅菲设计研发完成，并于2025-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于分布估计算法与残差网络的畜禽行为模式异常识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于分布估计算法与残差网络的畜禽行为模式异常识别方法，S1.得到结构一致的畜禽行为统一结构数据集；S2.构建畜禽行为概率分布模型并保存模型参数；S3.生成行为概率差异评分矩阵；S4.构建残差神经网络模型并完成模型参数初始化，执行多层残差运算获取深度异常特征向量；S5.为每一条畜禽行为数据标注正常行为标记或异常行为标记，结合行为异常判定结果与对应时间戳信息，生成行为轨迹聚合结果，将行为异常判定结果与行为轨迹聚合结果依据预设规则完成异常等级划分。本发明能够捕捉多模态数据之间的协同变化规律，使得在应激初期或突发异常前期模型便可检测出显著概率偏离，从而具备更强的前瞻性异常预警能力。

本发明授权基于分布估计算法与残差网络的畜禽行为模式异常识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于分布估计算法与残差网络的畜禽行为模式异常识别方法，其特征在于，包括如下步骤： S1.在畜禽养殖环境实时获取覆盖畜禽个体及群体行为的畜禽行为多源原始数据集，并执行预处理，得到结构一致的畜禽行为统一结构数据集； S2.基于畜禽行为统一结构数据集提取统计特征向量集合，并采用分布估计算法对统计特征向量集合进行训练，构建畜禽行为概率分布模型并保存模型参数； 所述S2包括以下步骤： S21.基于畜禽行为统一结构数据集Dfinal，从图像帧数据I′k、红外热成像数据M′k、动作加速度数据A′k与音频特征向量V′k中提取模态感知统计特征，构建模态感知统计特征向量fk； S22.将模态感知统计特征向量集合输入改进型条件分布估计算法模块，在改进型条件分布估计算法模块建模过程中引入时间上下文依赖性与模态互信息耦合关系，构建面向行为演化的条件概率密度模型Pfk∣fk-1： 其中，fk-1为连续时间步k-1的模态感知统计特征向量，Ifk表示不同模态间的信息冗余度量，基于互信息准则计算，反映图像、温度、动作与音频之间的协同变化程度，α、β为调控参数，分别衡量行为连续性与模态耦合性的重要程度，Z为归一化因子； S23.通过最大化训练样本在条件概率密度模型Pfk∣fk-1下的对数似然，获取模型最优参数集合Θcde； S3.在目标监测周期内，将畜禽行为统一结构数据集的实时更新数据输入畜禽行为概率分布模型，计算各条数据相对于模型的概率差异得分，生成行为概率差异评分矩阵； S4.构建残差神经网络模型并完成模型参数初始化，将行为概率差异评分矩阵作为残差神经网络模型的输入数据，执行多层残差运算获取深度异常特征向量； 所述S4进一步包括以下增强步骤： S41.在残差神经网络模型中嵌入多尺度时序感知模块，对输入行为概率差异评分矩阵Sfinal进行多尺度卷积处理，构建尺度集尺度集中每个尺度Rs表示在卷积核感受野为s的条件下提取的残差表示； S42.将各尺度下的残差表示Rs输入行为注意力引导模块，生成对应的行为注意力权重αs： 其中，为尺度s下时间步k的残差表示，Ck为原始行为评分特征，Wr、Wc、w、b为注意力机制中训练参数，为第s尺度在第k时间步下的行为注意力权重，tanh为双曲正切函数，表示在多尺度时序感知模块中，为尺度s的条件下于时间步k′的残差特征表示，Ck′为时间步k′下的行为评分特征； S43.对所有尺度残差表示結合行为注意力权重进行加权融合，生成跨尺度残差融合特征表示用于表征畜禽异常行为在不同粒度上的动态特性； S44.引入异常稀疏感知模块，在训练阶段引入异常重构损失函数优化残差神经网络模型对稀有异常的判别能力： 其中，zk为第k时间步的深度异常特征向量，为重构目标向量，为第k时间步是否为异常的标志函数，‖zk‖1为异常特征稀疏性正则项，λs为稀疏性调节系数； S45.将引入行为注意力引导模块、跨尺度残差融合特征与异常稀疏感知模块的残差网络输出作为最终异常判别输入，形成增强型深度异常特征序列Zenhanced； S5.基于深度异常特征向量进行行为分类，输出行为异常判定结果，并为每一条畜禽行为数据标注正常行为标记或异常行为标记，结合行为异常判定结果与对应时间戳信息，执行时间序列回溯分析和空间位置映射，生成行为轨迹聚合结果，将行为异常判定结果与行为轨迹聚合结果依据预设规则完成异常等级划分。

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