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龙图腾网获悉中国科学院深圳理工大学(筹);中国科学院深圳先进技术研究院申请的专利一种线虫身体弯曲行为的识别和计数方法及相关设备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：CN116030530B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202211622010.X，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种线虫身体弯曲行为的识别和计数方法及相关设备是由潘毅;张慧;陈维洋设计研发完成，并于2022-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种线虫身体弯曲行为的识别和计数方法及相关设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种线虫身体弯曲行为的识别和计数方法及相关设备，所述方法包括：获取线虫视频，对所述线虫视频进行分帧处理得到原始灰度图像，根据所述原始灰度图像得到线虫二值图像；根据线虫的所述原始灰度图像，基于卷积神经网络的数值坐标回归算法获得头部坐标和尾部坐标；根据所述线虫二值图像，基于曲率的特征点提取算法计算线虫中心线上的峰值点；计算峰值点到线虫的咽部和尾部之间连线的最大距离，根据每帧最大距离的变化计算线虫身体弯曲的数量。本发明基于卷积神经网络的数值坐标回归算法进行线虫头部和尾部的坐标识别，提高了准确率，通过提取特征点，实现了更加简单快速的计算线虫身体弯曲次数。

本发明授权一种线虫身体弯曲行为的识别和计数方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种线虫身体弯曲行为的识别和计数方法，其特征在于，所述线虫身体弯曲行为的识别和计数方法包括： 获取线虫视频，对所述线虫视频进行分帧处理得到原始灰度图像，根据所述原始灰度图像得到线虫二值图像； 根据线虫的所述原始灰度图像，基于卷积神经网络的数值坐标回归算法获得头部坐标和尾部坐标； 根据所述线虫二值图像，基于曲率的特征点提取算法计算线虫中心线上的峰值点； 计算峰值点到线虫的咽部和尾部之间连线的最大距离，根据每帧最大距离的变化计算线虫身体弯曲的数量； 所述根据所述线虫二值图像，基于曲率的特征点提取算法计算线虫中心线上的峰值点，具体包括： 根据线虫的头部坐标和尾部坐标，将线虫身体的轮廓点划分为腹侧点集和背侧点集； 使用样本大小为n的线性插值按距离对腹侧点集和背侧点集进行重采样，得到背侧点集和腹侧点集，，计算线虫身体的中心线点集，表示为： ； 其中，，； 其中，是索引增量，是限制搜索区域的参数，j是重采样后背侧点集的索引，m是搜索区域距离； 计算得到线虫中心线，将相邻点之间的距离进行累加得到线虫身体的长度； 选择线虫身体中心线长度的十分之一作为线虫的咽部，根据线虫身体的凹凸，计算中心线上每个点的曲率κ，并使用正负号进行标记； 根据曲率κ的符号变化得到线虫身体中心线的拐点，获取两个连续拐点之间曲率绝对值的最大值，记为峰值点； 所述计算峰值点到线虫的咽部和尾部之间连线的最大距离，根据每帧最大距离的变化计算线虫身体弯曲的数量，具体包括： 将线虫的咽部和尾部用直线连接，计算线虫身体每个峰值点到咽部和尾部之间连线的垂直距离； 在后续的每一帧图像中，选择峰值点到咽部和尾部之间连线的垂直距离的最大值或最小值作为计算线虫身体弯曲次数的参考值； 当线虫的咽部后面的部分达到与先前计数相反的最大弯曲时，计数向前推进。

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