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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于改进的ResNet模型的鸡只性别识别方法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：CN115331255B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202210873428.1，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种基于改进的ResNet模型的鸡只性别识别方法是由崔笛;吴頔华;应义斌;周鸣川;泮进明设计研发完成，并于2022-07-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进的ResNet模型的鸡只性别识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进的ResNet模型的鸡只性别识别方法，包括具备图像采集功能的设备获取具鸡只图像，提取鸡只所在的矩形包围框区域并表标注性别，形成具有性别标签的鸡只图像数据集；建立改进的ResNet鸡只性别识别模型：采用优化器优化；将训练集输入到优化后的鸡只性别识别模型中训练；精简；将新的鸡只图像输入基于改进的ResNet的鸡只性别识别模型中，得到输入图像中鸡只的性别识别结果。本发明设计了新的网络结构模型，并通过精简模块减轻了模型的参数和体积。根据鸡只图像即可预测出其性别，能够为养鸡场评估鸡群性别分布评估提供技术支撑、推动智慧养鸡场中巡检机器人性别识别功能的发展。

本发明授权一种基于改进的ResNet模型的鸡只性别识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进的ResNet模型的鸡只性别识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：具备图像采集功能的设备获取具鸡只图像，提取鸡只所在的矩形包围框区域并表标注性别，形成具有性别标签的鸡只图像数据集，将具有性别标签的鸡只图像数据集划分为训练集和测试集； 步骤2：建立改进的ResNet鸡只性别识别模型： 所述改进的ResNet鸡只性别识别模型结构包括： 第一层为卷积层Conv1，包含BatchNormalization层BN1、激活函数层A1和最大池化层MP1； 第二层为a个改进的残差模块； 第三层为b个改进的残差模块； 第四层为c个改进的残差模块； 第五层为d个改进的残差模块； 第六层为平均池化层； 第七层为全连接层； 第八层为Softmax分类层； 第二层的a个改进的残差模块包括： 依次设置的第一全局池化层、第一全连接层、激活函数层Swish、第二全连接层、Sigmoid层和第一Scale层； 第三层的b个改进的残差模块包括： 第二全局池化层、第三全连接层、激活函数层Swish、第四全连接层、Sigmoid层和第二Scale层； 第四层的c个改进的残差模块包括： 第三全局池化层、第五全连接层、激活函数层Swish、第六全连接层、Sigmoid层和第三Scale层； 第五层的d个改进的残差模块包括： 第四全局池化层、第七全连接层、激活函数层Swish、第八全连接层、Sigmoid层和第四Scale层； 步骤3：采用优化器对改进的ResNet鸡只性别识别模型进行优化； 步骤4：将训练集输入到步骤3优化后的鸡只性别识别模型中，完成模型中各参数的训练，得到基于改进的ResNet的鸡只性别识别模型； 步骤5：精简后得到最终的基于改进的ResNet的鸡只性别识别模型； 步骤6：将测试集或其他图像采集的新的鸡只图像输入到步骤5得到的基于改进的ResNet的鸡只性别识别模型中，得到输入图像中鸡只的性别识别结果。

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