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龙图腾网恭喜燕山大学申请的专利基于场景几何约束和深度学习的小鼠特征行为分析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：CN114724057B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202210233830.3，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权基于场景几何约束和深度学习的小鼠特征行为分析方法是由刘斌;张宁;吴聪;周皓;王忠建设计研发完成，并于2022-03-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于场景几何约束和深度学习的小鼠特征行为分析方法在说明书摘要公布了：一种基于场景几何约束和深度学习的实验小鼠特征行为分析方法，属于机器视觉技术领域，包括配置标志物，提取场景信息，构造结构化的场景空间；采集小鼠视频数据，创建数据集；以语义塑型点，构建小鼠语义姿态模型；选取深度神经网络，进行训练和学习，提取小鼠语义塑像点的动态信息；基于视图几何原理，将视频图像的小鼠语义塑型点映射到现实场景下，实现塑型点的回归定位；利用密度聚类算法分析回归定位的塑型点，锁定关键的序列帧；在不同平面空间下，以场几何约束条件，分析行为的特征和差异性。最终，通过结构化的空间场景，建立场景几何约束条件，将复杂、高维的行为变成低维的物理量，对实验小鼠的行为实现无干扰的细粒度识别和量化分析。

本发明授权基于场景几何约束和深度学习的小鼠特征行为分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于场景几何约束和深度学习的小鼠特征行为分析方法，其特征在于包括以下步骤：S1、分析场景特征，提取场景信息，辅助虚拟标志物，构造场景空间；S2、采集小鼠运动的视频数据，创建数据集，分析小鼠的语义塑型点，构建小鼠语义姿态模型；S3、选取深度神经网络，并用数据集进行学习训练，提取小鼠语义塑像点的动态信息；S4、基于计算机视觉单视图射影几何原理，将视频序列图像平面中的实验小鼠语义塑型点映射到现实场景下，实现塑型点在真实场景中的回归定位；S5、利用密集度聚类算法对回归定位的塑型点进行聚类分析，锁定关键运动行为的子序列帧；S6、针对关键的行为序列帧，明确不同空间平面内塑型点的位置信息，利用场景几何约束，对不同平面内塑型点的位置信息进行分析，突出不同空间内塑型点与场景结构间的关联性以及塑型点间的几何特性，并针对其特征和差异性进行分析，确定特征行为并进行量化分析；S7、利用上述的分析方法，在平面图像与现实场景中，建立强几何单应性约束，定性分析塑型点在不同平面间的转换，突出不同塑型点变化的差异性，确定直立行为，并对行为发生的时刻、时长、频次行为参数进行量化分析。

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