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龙图腾网获悉沈阳市农祥牧业科技有限公司申请的专利基于深度学习的饲料智能化配比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：CN120494219B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202510983419.1，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于深度学习的饲料智能化配比系统是由赵金勇;王占军设计研发完成，并于2025-07-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的饲料智能化配比系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的饲料智能化配比系统，数据采集模块，生成同步预处理数据；条件扩散语义分割模块，在反扩散迭代过程中输出语义分割掩膜数据；行为识别模块，输入至基于改进ResNeXt架构构建的禽类行为识别网络，得到采食行为识别结果数据；个体轨迹关联模块，输出采食行为时间序列数据；采食‑饲料预测模块，分别生成采食速率预测数据与饲料剩余量预测数据；动态饲喂优化决策模块，得到目标投料量数据与营养配比调整系数数据；执行控制模块，实时调节饲料智能化配比。本发明分阶段实时调整目标投料量和蛋白质、能量和微量元素的营养配比，实现全流程闭环调控，饲喂精度和经济性均优于现有自动饲喂方案。

本发明授权基于深度学习的饲料智能化配比系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的饲料智能化配比系统，其特征在于，包括： 数据采集模块，采集禽舍视频图像数据和饲料状态数据，并进行预处理，生成同步预处理数据； 条件扩散语义分割模块，利用条件扩散语义分割模型对同步预处理数据中的禽舍视频图像数据执行像素级语义分割，在反扩散迭代过程中输出语义分割掩膜数据； 行为识别模块，将语义分割掩膜数据与对应禽舍视频图像数据进行像素对齐融合，并输入至基于改进ResNeXt架构构建的禽类行为识别网络，得到采食行为识别结果数据； 个体轨迹关联模块，对采食行为识别结果数据消除帧间抖动并关联个体轨迹，输出采食行为时间序列数据； 采食-饲料预测模块，将采食行为时间序列数据与同步预处理数据中的饲料状态数据输入采食速率预测模型与饲料剩余量预测模型，分别生成采食速率预测数据与饲料剩余量预测数据； 动态饲喂优化决策模块，基于禽龄、采食速率预测数据与饲料剩余量预测数据，在动态饲喂优化模块内求解多目标优化函数，得到目标投料量数据与营养配比调整系数数据； 执行控制模块，基于目标投料量数据与营养配比调整系数数据驱动可变速螺杆投料器与多仓配方选择器实时调节饲料智能化配比； 所述条件扩散语义分割模型的构建，包括： 基于同步预处理数据中的环境光照强度数据，计算自适应噪声调度序列； 依据禽类头部空间热图、食槽轮廓先验信息、历史分割掩膜和饲料光谱能量分布图，构建条件输入张量； 在反扩散起始时刻，将禽舍视频图像数据与初始噪声张量加权相加，得到初始噪声图像张量； 在每个反扩散时间步，通过条件扩散网络参数化函数，输入初始噪声图像张量、条件输入张量和当前时间步编号，输出噪声残差； 根据噪声残差与自适应噪声调度序列，利用加权残差方式更新去噪图像预测； 在反扩散迭代过程中，优化多目标损失函数； 迭代完成，得到最终无噪图像，利用能量-阈值分割函数将最终无噪图像按像素乘基于饲料光谱能量分布图估算的能量权重矩阵，通过归一化概率映射，得到最终语义分割掩膜数据； 所述改进ResNeXt结构，包括： 将多通道融合输入张量数据输入到基于改进ResNeXt结构构建的多粒度注意力特征提取模块，输出分组卷积路径的空间特征图数据； 对每一个分组卷积子路径的输出分组空间特征图数据，基于禽类头部区域二值掩膜数据与食槽区域二值掩膜数据的平均响应强度计算行为特征感知调节因子，将空间特征图数据与对应的行为特征感知调节因子进行加权求和得到融合特征图数据； 对融合特征图数据分别进行三种卷积操作，得到三组不同感受野的残差特征图数据，将三组残差特征图数据与融合特征图数据在像素级进行残差相加，得到多尺度增强特征图数据； 基于禽类头部区域二值掩膜数据与食槽区域二值掩膜数据的联合响应图计算空间位置注意力权重张量，将空间位置注意力权重张量与多尺度增强特征图数据在每个像素和通道上进行逐点乘积，得到初步空间特征图数据。

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