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龙图腾网获悉齐鲁工业大学申请的专利基于深度学习的线虫短期姿态行为预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：CN115830710B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202211476284.2，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于深度学习的线虫短期姿态行为预测方法及系统是由董祥军;李宁;陈维洋设计研发完成，并于2022-11-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的线虫短期姿态行为预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于图像处理领域，提供了一种基于深度学习的线虫短期姿态行为预测方法及系统，包括获取线虫原始图像并进行预处理，得到预处理后的线虫图像；基于预处理后的线虫图像，进行线虫轮廓提取，得到线虫轮廓图像；根据线虫轮廓图像计算线虫形状向量，得到标准化的线虫形状向量序列；基于标准化的线虫形状向量序列，利用预先训练好的线虫姿态形状预测模型进行线虫姿态预测，得到线虫姿态短期姿态行为预测结果；本发明提供一种形状描述方法，用于定量的描述和刻画线虫的身体形状，可以简化线虫的行为和身体姿势，并且保证了线虫身体形状的唯一性，提高模型预测的准确性。

本发明授权基于深度学习的线虫短期姿态行为预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的线虫短期姿态行为预测方法，其特征在于，包括： 获取线虫原始图像并进行预处理，得到预处理后的线虫图像； 基于预处理后的线虫图像，进行线虫轮廓提取，得到线虫轮廓图像； 根据线虫轮廓图像计算线虫形状向量，得到标准化的线虫形状向量序列； 基于标准化的线虫形状向量序列，利用预先训练好的线虫姿态形状预测模型进行线虫姿态预测，得到线虫姿态短期姿态行为预测结果； 其中，所述线虫姿态形状预测模型包括时间特征编码模块、编码器以及解码器； 所述时间特征编码模块对标准化的线虫形状向量序列进行时间编码，将时间特征嵌入到标准化的线虫形状向量序列中，得到中间序列特征；所述中间序列特征在输入到编码器之前还要进行位置编码，得到包含时间和位置的线虫形状向量序列；所述时间特征编码模块采用time2vec算法对线虫形状向量和时间向量特征进行时间编码，将时间特征嵌入到线虫形状向量中，得到中间序列特征； 所述编码器由两个相同的多头自稀疏注意力层堆叠组成；每一个多头自稀疏注意力层之后都有蒸馏层和全连接层，将进行蒸馏之后序列的特征图进行拼接，作为解码器的输入； 所述解码器油4个解码器层堆叠而成；每个解码层由三个子层连接结构组成： 第一个子层和第二个子层连接结构包括一个多头自注意力子层和规范化层以及一个残差连接层； 第三个子层包括一个前馈全连接子层和规范化层以及一个残差连接层。

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