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龙图腾网恭喜浙江大学申请的专利一种蛋鸡舍整栋产蛋数量盘点与鸡蛋精准测重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：CN119251594B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202411765081.4，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种蛋鸡舍整栋产蛋数量盘点与鸡蛋精准测重方法及装置是由林宏建;窦军;蒋云霄;贺鹏光;泮进明;应义斌设计研发完成，并于2024-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种蛋鸡舍整栋产蛋数量盘点与鸡蛋精准测重方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种蛋鸡舍整栋产蛋数量盘点与鸡蛋精准测重方法及装置。方法包括获取传送带上包含鸡蛋图像的视频数据，并以鸡蛋轮廓信息对鸡蛋图像进行标签标注，将鸡蛋图像和标签组成分割数据集，利分割数据集训练鸡蛋追踪模型；利用鸡蛋追踪模型输出的结果构建预测数据集；利用预测数据集训练鸡蛋预测模型；将鸡蛋追踪模型的输出与鸡蛋预测模型的输入进行连接，以获得鸡蛋测重计数模型；将待检测的视频输入至鸡蛋测重计数模型中，以获得视频中鸡蛋的总数与每个鸡蛋的重量。本发明所提供的方法能有效实时追踪多个鸡蛋并完成计数和测重任务，从而提高畜牧业养殖的一体化程度。

本发明授权一种蛋鸡舍整栋产蛋数量盘点与鸡蛋精准测重方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种蛋鸡舍整栋产蛋数量盘点与鸡蛋精准测重方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、采集传送带上的鸡蛋视频数据，利用视频预处理模型对鸡蛋视频数据进行预处理，并生成包含标签的分割数据集；步骤S2、构建用于鸡蛋计数和测重的鸡蛋测重计数模型，利用分割数据集对鸡蛋测重计数模型进行训练，训练结束后获得训练好的鸡蛋测重计数模型；步骤S3、将待测的鸡蛋视频数据输入至训练好的鸡蛋测重计数模型中，获取鸡蛋视频数据中各个鸡蛋的质量以及鸡蛋的总数量；所述步骤S2中的鸡蛋测重计数模型主要由鸡蛋追踪模型和鸡蛋预测模型连接组成，所述步骤S2具体为：步骤S2.1、首先，构建用于获取鸡蛋形态特征的鸡蛋追踪模型，利用分割数据集对鸡蛋追踪模型进行训练，训练结束后获得训练好的鸡蛋追踪模型；步骤S2.2、获取各个鸡蛋的真实质量作为标注标签，然后将鸡蛋追踪模型输出的鸡蛋形态特征和各个鸡蛋对应的标注标签构建成预测数据集；步骤S2.3、构建用于预测鸡蛋数量和质量的鸡蛋预测模型；步骤S2.4、利用步骤S2.2的预测数据集对鸡蛋预测模型进行训练，训练结束后获得训练好的鸡蛋预测模型；步骤S2.5、将鸡蛋追踪模型的输出端和鸡蛋预测模型的输入端连接，进而获得训练好的鸡蛋测重计数模型；所述的步骤S2.1中，鸡蛋追踪模型包括依次连接的分割模块、追踪模块和数据后处理模块；所述分割模块，用于筛选出置信度大于预设阈值的鸡蛋图像，然后根据鸡蛋的轮廓信息对筛选获得的鸡蛋图像进行图像分割，得到仅包含鸡蛋的掩码图以及对应的掩码轮廓信息；所述追踪模块，用于逐帧跟踪输入鸡蛋图像中各个鸡蛋的识别编码ID，以生成对应鸡蛋的追踪轨迹；所述数据后处理模块，根据鸡蛋的追踪轨迹、掩码图以及对应的掩码轮廓信息，输出鸡蛋图像中各个鸡蛋的形态特征，所述鸡蛋的形态特征包括鸡蛋的坐标、纵轴长度、横轴长度、面积以及蛋形指数；所述步骤S2.3中，鸡蛋测重计数模型包括依次连接的数据处理模块、计数模块和计重模块；所述的数据处理模块用于对输入预测数据集中鸡蛋的识别编码ID按照从小到大的顺序依次进行排序整理；所述计数模块用于对预测数据集中的鸡蛋进行越线检测，并统计通过越线检测的鸡蛋数量；所述计重模块根据鸡蛋的形态特征对鸡蛋质量进行质量回归预测，以获得鸡蛋在传送带上不同位置处的预测质量，接着将鸡蛋在传送带上各个位置处的预测质量进行平均以得到鸡蛋质量均值；将计数模块获取的鸡蛋数量和计重模块获取的鸡蛋质量均值分别作为鸡蛋总数量和鸡蛋质量的预测结果并输出。

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