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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利多动物行为学数据分析方法、装置、电子设备及存储介质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：CN116912937B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202310860469.1，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权多动物行为学数据分析方法、装置、电子设备及存储介质是由朱铃强;唐诚;李浩;周杨设计研发完成，并于2023-07-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本多动物行为学数据分析方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开一种了多动物行为学数据分析方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：获取待分析视频，对所述待分析视频进行预处理；将预处理后的待分析视频输入至预先训练完成的姿态估计模型中，对所述待分析视频中的动物进行姿态估计，以获取姿态估计结果；获取预设的追踪参数，将所述追踪参数输入预设的改进后的idTracker.ai组件中，以使所述改进后的idTracker.ai组件对所述待分析视频进行分析后，得到待分析视频中的动物的追踪结果；将所述姿态估计结果与所述追踪结果进行结合，以生成可视化的动物行为分析结果。本发明解决了现有技术中多动物行为学数据分析中姿态估计结果不佳的技术问题。

本发明授权多动物行为学数据分析方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种多动物行为学数据分析方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取待分析视频，对所述待分析视频进行预处理； 将预处理后的待分析视频输入至预先训练完成的姿态估计模型中，对所述待分析视频中的动物进行姿态估计，以获取姿态估计结果； 获取预设的追踪参数，将所述追踪参数输入预设的改进后的idTracker.ai组件中，以使所述改进后的idTracker.ai组件对所述待分析视频进行分析后，得到待分析视频中的动物的追踪结果； 将所述姿态估计结果与所述追踪结果进行结合，以生成可视化的动物行为分析结果； 所述姿态估计模型的训练方法为： 获取训练样本，对所述训练样本进行关键点标注后，将所述训练样本分割为训练集和测试集； 建立神经网络模型，根据所述训练集的各个样本的输入尺寸以及标注的动物大小，对所述神经网络模型的参数进行设置； 将所述训练集输入至参数设置完成后的神经网络模型中，以对所述神经网络模型进行训练，以得到所述姿态估计模型； 当获取了训练集和测试集后，根据视频输入尺寸及视频中标注的动物大小，动态设置训练集中的关键参数值，并通过动态改变神经网络中间层为膨胀卷积层或反卷积层调整网络的输出尺寸，其具体实现公式为： 其中，为LightweightOpenPose输出关键点热图及PAF图降采样率，为训练样本中边界框的高度，为最终进行姿态估计时输入神经网络的图片高度，为输入视频的原高度。

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