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龙图腾网获悉西北农林科技大学申请的专利一种基于深度学习的体重估计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：CN115984554B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202211564150.6，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于深度学习的体重估计方法是由王美丽;何翀;毛锐;李梅;姚志凤;王小龙设计研发完成，并于2022-12-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的体重估计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的体重估计方法，涉及计算机视觉技术领域，通过对单个羊只侧视深度图像数据的采集，使用羊只检测和羊体语义分割模型对采集的数据进行数据增强后，将LiteHRNet网络模型作为体重估计模型的骨干网络，以获取羊只深度图像数据不同层次的语义信息，利用类激活映射方法对不同的体重估计头注意力区域进行可视化，最后筛选出体重估计误差小且羊只区域注意力集中的体重估计模型；该方法可以高效地进行羊只体重的估计，从而节省畜牧业从业人员的时间成本和劳工成本，并为其他类似动物的体重估计提供了深度学习方向上的研究思路。

本发明授权一种基于深度学习的体重估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的体重估计方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集单个羊只的侧视深度图像数据，对采集的数据进行羊只检测，并截取检测到的羊只图像； 对截取出的羊只图像进行羊只语义分割处理，得到分割处理后的羊只深度图像数据； 构建以LiteHRNet为骨干网络的深度神经网络模型，并在所述骨干网络后连接一体重估计网络头；所述体重估计网络头包括依次连接的点卷积层、ReLU层、Dropout层、自适应平均池化层和线性层；所述骨干网络用于提取不同通道数量的羊只深度图像数据特征，所述体重估计网络头用于接收骨干网络所提取的图像数据特征，输出估计羊只的体重； 利用包含多组羊只图像和分割后的羊只深度图像数据以及对应羊只的真实体重数据，对多个具有不同体重估计网络头结构的所述深度神经网络模型进行训练，得到多个不同的体重估计预训练模型； 利用类激活映射方法对多个不同的体重估计预训练模型的预测层进行分析，筛选出精确度高且注意力在羊只区域集中的预训练模型作为最终的羊只体重估计模型； 将截取后的羊只图像输入到最终的预训练模型中得到对应羊只的体重估计结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西北农林科技大学，其通讯地址为：712100 陕西省咸阳市杨凌示范区邰城路3号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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