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龙图腾网获悉华南农业大学申请的专利一种基于双流网络的猪只姿态分类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：CN121214559B 。

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：202511741044.4，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于双流网络的猪只姿态分类方法及系统是由蔡更元;吴珍芳;汪博;尹令;洪林君;陈德恩;张素敏设计研发完成，并于2025-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双流网络的猪只姿态分类方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于双流网络的猪只姿态分类方法及系统，首先采集猪只图像，从所述猪只图像中提取猪只的关键点信息；接着基于所述关键点信息，通过姿态流网络生成姿态结构特征；同时通过视觉流网络从所述猪只图像中提取全局视觉特征；然后将所述姿态结构特征与所述全局视觉特征进行特征融合，得到融合特征；最后基于所述融合特征对所述猪只的姿态进行分类。本发明采用基于关键点提取与图神经网络提取猪只姿态结构特征，有效捕捉关节间的拓扑关系；并对姿态分类结果进行时序一致性处理，应用滑动窗口滤波算法来修正由视频噪声等因素引起的瞬时性误分类，利用相邻帧的时序信息来推断严重遮挡或丢失帧的猪只姿态，显著提高了猪只姿态分类的准确性。

本发明授权一种基于双流网络的猪只姿态分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于双流网络的猪只姿态分类方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：采集猪只图像，采用基于热图的HRNet模型从所述猪只图像中提取猪只的关键点信息； S2：基于所述关键点信息，通过姿态流网络生成姿态结构特征；同时通过视觉流网络从所述猪只图像中提取全局视觉特征；所述姿态流网络为包括若干个依次连接的GCN层的图卷积网络；所述视觉流网络为EfficientNetV2网络； 姿态流网络基于关键点信息生成姿态结构特征具体为：关键点集合，其中为关键点总数，为第个关键点的归一化坐标，为关键点的置信度，并将三者拼接，构建为图的初始节点特征矩阵，其中； 将关键点映射为图结构：对邻接矩阵进行对称归一化处理，具体公式为： 其中，是预设的骨架结构邻接矩阵，，若节点与节点在骨架上直接相连，则，否则为0；是单位矩阵；是度矩阵； S3：将所述姿态结构特征与所述全局视觉特征进行特征融合，得到融合特征； S4：基于所述融合特征对所述猪只的姿态进行分类，得到分类结果，基于猪只的姿态分类结果构建初始的猪只行为预测序列，对初始的猪只行为预测序列进行时序一致性处理，得到最终的猪只行为预测序列；其中，所述猪只具体为母猪，所述方法具体应用于母猪产后的母性行为姿态分类；时序一致性处理具体步骤包括： 对于每一个时间步，定义了一个以其为中心、尺寸为的滑动窗口： 其中，为窗口半径； 通过对窗口内的元素进行多数表决，得到平滑后的猪只姿态预测标签，若窗口内存在多个众数，则选择在时序上最先出现的众数作为最终输出，平滑过程表示为： 其中，为众数集合中的索引；是窗口内的众数集合，； 其中，为计算候选类别在窗口中出现的总次数；为计算某个类别在窗口中出现的总次数。

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