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龙图腾网获悉华南农业大学申请的专利基于遮挡感知的肉鸡目标检测方法、系统、设备及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：CN119763009B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202411805438.7，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权基于遮挡感知的肉鸡目标检测方法、系统、设备及介质是由郭玉彬;吴志鹏;杜潇;罗挺;陈曦;杨展鹏;陈国伟;李西明设计研发完成，并于2024-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于遮挡感知的肉鸡目标检测方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于遮挡感知的肉鸡目标检测方法、系统、设备及介质，所述方法包括：获取各种养殖场景下的肉鸡图像，并构建肉鸡图像数据集；设计多维度的遮挡感知注意力模块，并将遮挡感知注意力模块嵌入YOLOv8模型的主干网络与颈部网络之间，构建基于遮挡感知的肉鸡目标检测模型；根据肉鸡图像数据集，对肉鸡目标检测模型进行训练，在训练中，针对密集遮挡目标，利用由排斥损失与CIOU损失相结合的遮挡损失函数，优化目标边界框的预测精度；将训练好的肉鸡目标检测模型应用于肉鸡密集场景，进行目标检测。本发明能够有效解决肉鸡目标因遮挡导致的检测困难问题，从而提高了检测准确率，为智能化养殖场景提供可靠支持。

本发明授权基于遮挡感知的肉鸡目标检测方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于遮挡感知的肉鸡目标检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取各种养殖场景下的肉鸡图像，并构建肉鸡图像数据集； 设计多维度的遮挡感知注意力模块，并将遮挡感知注意力模块嵌入YOLOv8模型的主干网络与颈部网络之间，构建基于遮挡感知的肉鸡目标检测模型； 根据肉鸡图像数据集，对肉鸡目标检测模型进行训练，在训练中，针对密集遮挡目标，利用由排斥损失与CIOU损失相结合的遮挡损失函数，优化目标边界框的预测精度； 将训练好的肉鸡目标检测模型应用于肉鸡密集场景，进行目标检测； 所述肉鸡目标检测模型中，输入图像首先通过主干网络进行处理，该主干网络由多个阶段构成，每个阶段负责提取不同尺度的特征；在颈部网络中，保留路径聚合网络的结构，设计了遮挡感知注意力模块，将来自低级特征C2层和高级特征F3层的特征进行融合，以增强遮挡区域特征表达的能力；在头部网络，通过三个不同分辨率生成多样化的输出信息，分别适应小尺度、中尺度和大尺度的检测能力； 所述遮挡感知注意力模块通过特征提取网络对低级特征和高级特征进行编码，位置注意力模块接收来自低级特征的输入，该位置注意力模块通过捕捉目标之间的空间关系，增强了特征的空间表示；通道注意力模块以高级特征为输入，该通道注意力模块通过为不同通道分配自适应权重来改善目标特征，从而区分遮挡目标和背景；将初始低级特征、初始高级特征以及经过位置和通道注意力的特征输入到像素注意力模块中，以计算权重，然后通过加权求和的方式将这些特征结合起来，以提高网络对目标特征的判别性；最后，再通过1×1卷积降维到合适的维度。

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