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龙图腾网恭喜合肥拉塞特机器人科技有限公司申请的专利一种猪胖瘦程度测量方法、系统及存储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：CN119723624B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202510239443.4，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种猪胖瘦程度测量方法、系统及存储介质是由曹井管;刘冲冲;吴宝杰设计研发完成，并于2025-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种猪胖瘦程度测量方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及猪只测量技术领域，具体为一种猪胖瘦程度测量方法、系统及存储介质，本发明通过采用深度学习模型进行猪胖瘦程度推理，可以获得猪胖瘦程度的连续浮点数值，可完全脱离人员参与、客观性强、效率高，实现细粒度猪胖瘦程度评估，同时，本发明推理模型通过构建与聚类中心之间的损失函数，可以实现模型的无监督训练，避免了数据标注的庞大工作量，也避免了数据标注可能产生的人工标注主观性问题，实现了高一致性猪胖瘦程度描述。

本发明授权一种猪胖瘦程度测量方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种猪胖瘦程度测量方法，其特征在于，方法包括：S101.数据获取，采用深度相机获取深度图像并转换为点云数据x；S102.模型推理，采用深度学习神经网络作为推理模型，推理模型接收点云数据x进行推理，获得猪背缩放因子s；S103.猪胖瘦程度H计算，计算方法采用，其中表示标准猪只模型推理输出的猪背缩放因子；所述推理模型采用无监督训练方法进行参数训练，训练步骤为：S301.采样B组猪背点云数据输入推理模型，获得3D旋转角，3D平移向量，缩放因子，以及聚类中心向量和聚类中心向量残差，其中b=1,2,3,…,B；i=1,2,3,...N，N为超参数；S302.为每组猪背点云数据构建N个聚类中心点云：；S303.计算目标输出：，其中，为构建的旋转矩阵，@表示矩阵乘法；S304.计算目标输出与N个聚类中心点云之间的距离以及属于第i个聚类中心的概率，其中：，，m为预设超参数；S305.构建模型损失函数，其中，，，其中，；S306.进行模型迭代优化，不断降低损失函数值L，完成模型训练。

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