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龙图腾网获悉中国农业科学院农业信息研究所申请的专利一种基于多模态语义的猪只行为智能分析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：CN116959101B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202310746255.1，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于多模态语义的猪只行为智能分析方法及系统是由柴秀娟;管志斌;张凝;孙坦设计研发完成，并于2023-06-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态语义的猪只行为智能分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于多模态语义的猪只行为智能分析方法和系统，以猪只姿态特征和视觉特征，结合图卷积网络识别猪只的细粒度行为，并综合分析猪只的高层行为语义，实现猪只行为的智能识别。所使用的姿态特征为猪只骨骼、肢体关键点的二维、三维坐标数据，视觉特征为视频帧中猪只的外观信息。本发明所介绍的方法综合利用了姿态语义和外观视觉语义的优势，对光照、背景变化等具有较高的抗干扰性，可用于大围栏猪只群养环境、限位栏养殖环境，支持无接触的猪只行为识别。

本发明授权一种基于多模态语义的猪只行为智能分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态语义的猪只行为智能分析方法，其特征在于，包括： 步骤1、获取已标注行为类别的猪只行为视频，作为猪只行为数据集；通过识别该猪只行为数据集中视频帧的猪只姿态关键点的2D坐标，提取得到该猪只行为数据集中猪只的2D姿态特征；将该2D姿态序列输入Transformer模型进行3D姿态估计，得到该猪只行为数据集中猪只的3D姿态特征； 步骤2、将该猪只行为数据集输入多分支卷积神经网络，提取视频帧中猪只四肢和头部的视觉特征；拼接该视觉特征与该3D姿态特征，得到多模态语义特征，将该多模态语义特征输入基于图卷积网络的猪只行为识别网络，得到训练分类结果，基于该训练分类结果与该已标注行为类别，训练该Transformer模型、该多分支卷积神经网络和该猪只行为识别网络； 步骤3、将待识别行为类别的猪只行为视频作为待分类视频，采用训练完成后的该Transformer模型和该多分支卷积神经网络分别提取该待分类视频的3D姿态特征与视觉特征，将两者拼接后送入该猪只行为识别网络，得到该待分类视频中的猪只行为类别； 该Transformer模型采用的多头自注意力机制为并行结构的多头空间自注意力机制和多头通道自注意力机制，两者分别进行特征转换和抽象语义学习，并利用自适应权重矩阵融合两种注意力机制的输出特征，完成局部特征融合；其中自适应权重矩阵为模型训练中学习到的参数矩阵； 该猪只行为识别网络包括：空间最大池化层、卷积网络和时序最大池化层；该空间最大池化层用于对该多模态语义特征的空间维度进行特征提取并送入该卷积网络，该卷积网络对特征进行卷积计算，得到空间特征，该时序最大池化层对该多模态语义特征的时序维度进行特征提取，得到时序特征，基于该空间特征和时序特征，进行猪只行为类别的识别。

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