西北农林科技大学张一弛获国家专利权
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龙图腾网获悉西北农林科技大学申请的专利基于深度学习的畜牧业图像识别方法及装置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：CN116452792B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202310332796.X，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权基于深度学习的畜牧业图像识别方法及装置是由张一弛;常星海;林文庆;李书琴设计研发完成，并于2023-03-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于深度学习的畜牧业图像识别方法及装置在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于深度学习的畜牧业图像识别方法及装置，采用数据增强的方式，有效了解了面部识别过程中识别模型关注的面部特征区域，帮助关注重要特征，抑制不必要特征；通过利用SandGlass结构，重参数化和全卷积改进MobileVIT模型构建的MobileSheepVit模型能够有效增加特征提取能力，使得目标识别时在面部相似度高的情况下准确识别，在目标颜色单一的情况下识别效果更好，能够精准识别出体型差异较小的牲畜身份，具有更好的鲁棒性和泛化性，在精度上优于通常的面部图像识别方法。
本发明授权基于深度学习的畜牧业图像识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的畜牧业图像识别方法，其特征在于，包括： 对待识别图像进行数据增强处理，得到处理后的图像；所述待识别图像为待识别个体目标的面部图像； 构建图像识别模型；所述图像识别模型的主体网络结构为MobileVit模型，所述MobileVit模型中的轻量化残差结构采用SandGlass结构代替并结合重参数化，所述MobileVit模型中平均池化层采用卷积层代替，所述图像识别模型的损失函数为AdaCos损失函数； 将所述处理后的图像输入到所述图像识别模型中，得到所述待识别个体目标的识别结果。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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