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龙图腾网获悉西昌学院申请的专利基于换羽图像识别的蛋鸡饲喂方案调整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：CN120853826B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202511380148.7，技术领域涉及：G16H20/60；该发明授权基于换羽图像识别的蛋鸡饲喂方案调整方法及系统是由王思芦;李东东;孙才云;侯绍云;朱勇;涂坤强设计研发完成，并于2025-09-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于换羽图像识别的蛋鸡饲喂方案调整方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于换羽图像识别的蛋鸡饲喂方案调整方法及系统，涉及智能养殖技术领域，包括：获取目标鸡群中多个蛋鸡个体在自然光照条件下同步采集的多角度体表图像序列；根据多角度体表图像序列进行语义分割，得到羽毛轮廓分割图谱集合；根据羽毛轮廓分割图谱集合进行群体特征联合提取，得到同时表征个体特性和群体分布信息的多维特征张量；根据多维特征张量进行群体状态协同推断，得到三维概率分布向量；根据三维概率分布向量进行群体营养需求映射，得到适用于整个鸡群的最优营养参数组合；根据最优营养参数组合进行饲喂方案生成，得到饲喂指令流。本发明有效提高了换羽期营养调控的准确性与适应性。

本发明授权基于换羽图像识别的蛋鸡饲喂方案调整方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于换羽图像识别的蛋鸡饲喂方案调整方法，其特征在于，包括： 获取目标鸡群中多个蛋鸡个体在自然光照条件下同步采集的多角度体表图像序列，所述多角度体表图像序列包括群体中个体间的空间分布关系和时序信息； 根据所述多角度体表图像序列进行语义分割，得到羽毛轮廓分割图谱集合； 根据所述羽毛轮廓分割图谱集合进行群体特征联合提取，通过在特征空间中构建个体间的相似性度量矩阵，得到同时表征个体特性和群体分布信息的多维特征张量； 根据所述多维特征张量进行群体状态协同推断，通过聚合个体特征并构建群体状态概率模型，得到表征整个鸡群换羽阶段统一进度的三维概率分布向量； 根据所述三维概率分布向量进行群体营养需求映射，通过构建多目标优化函数求解群体营养素配比约束条件，得到适用于整个鸡群的最优营养参数组合； 根据所述最优营养参数组合进行饲喂方案生成，得到适用于整个鸡群连续换羽阶段的饲喂指令流； 其中，根据所述多维特征张量进行群体状态协同推断，通过聚合个体特征并构建群体状态概率模型，得到表征整个鸡群换羽阶段统一进度的三维概率分布向量，包括： 根据所述多维特征张量进行羽毛状态量化处理，通过构建基于羽毛生长动力学的非线性映射函数，量化羽根可见度、新生羽比例和羽毛覆盖密度特征指标，得到个体羽毛状态量化向量； 根据所述个体羽毛状态量化向量进行群体同步性分析处理，通过建立基于动态时间规整算法的群体状态对齐模型，分析个体间换羽进程的时间偏移量与同步程度，得到群体换羽同步性矩阵； 根据所述群体换羽同步性矩阵进行协同状态推断处理，通过引入基于隐马尔可夫模型的群体状态转移机制，融合个体量化特征与群体同步性信息，得到表征整个鸡群换羽阶段统一进度的三维概率分布向量； 其中，根据所述三维概率分布向量进行群体营养需求映射，通过构建多目标优化函数求解群体营养素配比约束条件，得到适用于整个鸡群的最优营养参数组合，包括： 根据所述三维概率分布向量进行群体营养动力学建模处理，通过引入药物动力学中的多房室模型模拟营养素在鸡群体内的吸收、分布和代谢过程，建立换羽阶段与营养需求的动态响应关系，得到群体基础营养需求谱； 根据所述群体基础营养需求谱进行多目标优化函数构建处理，通过建立包含蛋白质利用率、氨基酸平衡、矿物质协同效应的多目标约束体系，构建基于帕累托最优解的群体营养素配比优化函数； 根据所述群体营养素配比优化函数进行动态优化求解处理，通过模拟营养素在群体中的动态分配过程，得到适用于整个鸡群换羽阶段的最优营养参数组合。

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