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龙图腾网获悉贵州省农业科技信息研究所(贵州省农业科技信息中心)申请的专利一种基于图像识别的蛋鸡体型体重评估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：CN120783396B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202511285471.6，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于图像识别的蛋鸡体型体重评估方法及系统是由陈维榕;赵泽英;李莉婕;邹玮;朱存洲;韩威设计研发完成，并于2025-09-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图像识别的蛋鸡体型体重评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及畜禽智能养殖技术领域，公开了一种基于图像识别的蛋鸡体型体重评估方法及系统，其中，一种基于图像识别的蛋鸡体型体重评估方法包括：获取蛋鸡行为视频数据和环境参数数据；对视频数据进行处理，识别蛋鸡行为模式，同时分析环境参数数据与行为的关联性，建立状态表示；构建策略网络，实现应激状态检测和最佳评估时机自动选择，提取稳定姿态下的体型特征；利用选定时机的体型特征，结合识别的行为状态信息，构建体重评估模型；学习体重评估模型正常评估过程的特征分布，通过重建误差和概率偏差双重指标检测异常评估结果；本发明通过融合行为分析、环境感知和质量控制，实现了高精度、高可靠性的蛋鸡体型体重评估。

本发明授权一种基于图像识别的蛋鸡体型体重评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图像识别的蛋鸡体型体重评估方法，其特征在于，包括： 通过多模态数据采集系统获取蛋鸡行为视频数据和环境参数数据； 利用三维卷积神经网络对视频数据进行处理，识别蛋鸡行为模式，同时分析环境参数数据与行为的关联性，建立状态表示；所述三维卷积神经网络包括： 输入层，用于接收标准化后的视频序列； 多个三维卷积块，每个块包含两层三维卷积层和一层三维最大池化层； 时间注意力模块，用于关注行为变化的关键帧； 全局平均池化层和全连接层，用于生成行为特征向量； 所述建立状态表示包括： 将行为特征向量和环境特征向量拼接； 通过特征融合网络进行处理，学习行为特征和环境特征之间的交互关系； 生成表示蛋鸡当前状态的综合特征向量； 基于状态表示输出，采用强化学习算法构建策略网络，实现应激状态检测和最佳评估时机自动选择，提取稳定姿态下的体型特征； 利用策略网络选定时机的体型特征，结合识别的行为状态信息，构建体重评估模型，实现从图像特征到体重的映射； 利用变分自编码器学习体重评估模型正常评估过程的特征分布，通过重建误差和概率偏差双重指标检测异常评估结果，实现评估过程的自我验证。

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贵州省农业科技信息研究所(贵州省农业科技信息中心)，其通讯地址为：550006 贵州省贵阳市花溪区金竹镇金欣社区农科院；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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