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龙图腾网获悉四川省农业机械科学研究院;四川省畜牧科学研究院申请的专利一种基于背部图像识别的生猪体重检测方法及系统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：CN120183003B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202510660726.6，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种基于背部图像识别的生猪体重检测方法及系统是由梅林森;唐欢;程方平;龚建军;周小波;陶璇;郭曦;姚英茂;赵帮泰;雷云锋;妟晓天;王义鹏;唐鸿艺;罗俊设计研发完成，并于2025-05-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于背部图像识别的生猪体重检测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于背部图像识别的生猪体重检测方法及系统，涉及生猪养殖管理领域，包括：从初始背部图像提取目标背部图像；提取目标背部图像的目标特征；根据目标特征在体重预测模型的输出得到目标体重；目标特征包括肩宽、臀宽和腹宽，提取方法包括构建坐标系后计算背部区域的质心坐标；构建背部区域的最小外接矩形，过质心构建参考线；参考线将背部区域划分为上区域和下区域；在上区域和下区域检索最大特征线；根据上区域的最大特征线与背部轮廓交点间距离得到肩宽；根据下区域的最大特征线与背部轮廓交点间距离得到臀宽；获取腹部区域；在腹部区域检索最小特征线，根据最小特征线与背部轮廓交点间距离得到腹宽，以提高体重预测模型准确率。

本发明授权一种基于背部图像识别的生猪体重检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于背部图像识别的生猪体重检测方法，其特征在于，包括： 从目标生猪的初始背部图像中提取背部区域，得到目标背部图像； 提取目标背部图像的特征值，得到目标特征； 根据目标特征在体重预测模型的输出得到目标体重； 特征值包括肩宽、臀宽和腹宽，特征值提取方法包括： 在目标背部图像构建坐标系，计算背部区域的质心坐标； 构建背部区域的最小外接矩形，过质心构建与最小外接矩形短边平行的直线，得到参考线；参考线将背部区域划分为上区域和下区域； 在上区域和下区域中，分别检索与参考线平行、与背部轮廓的两个交点间距离最大的最大特征线；根据上区域对应交点间距离最大值得到肩宽；根据下区域对应交点间距离最大值得到得到臀宽； 根据下区域的最大特征线与参考线间的背部区域得到腹部区域； 在腹部区域检索与参考线平行、与背部轮廓的两个交点间距离最小的最小特征线，根据最小特征线与背部轮廓的交点间距离得到腹宽； 初始背部图像的数量大于1，所述方法还包括： 分别根据每一初始背部图像对应上区域的置信度、对应腹部区域的置信度和对应尾部区域的置信度得到对应的图像置信度；所述尾部区域置信度根据下区域中腹部区域以外区域的置信度得到； 分别将每一初始背部图像的目标特征输入体重预测模型，得到对应参考体重； 根据所有初始背部图像的图像置信度和参考体重计算得到目标体重；目标体重的计算方法包括： ； 其中，W表示目标体重，m表示初始背部图像的数量，cj表示第j个初始背部图像对应的图像置信度，wj表示第j个初始背部图像对应的参考体重； 所述置信度包括弯曲度分量，所述方法还包括： 分别计算上区域、腹部区域和尾部区域的质心坐标； 构建上区域的质心与尾部区域的质心的连线，得到第一特征线； 构建上区域的质心与腹部区域的质心的连线，得到第二特征线； 构建尾部区域的质心与腹部区域的质心的连线，得到第三特征线； 根据第一特征线与第二特征线的夹角得到上区域的弯曲度分量； 根据第一特征线与第三特征线的夹角得到尾部区域的弯曲度分量； 根据第二特征线与第三特征线的夹角得到腹部区域的弯曲度分量； 所述置信度还包括遮挡度分量，所述置信度还包括根据预设权重对弯曲度分量和遮挡度分量进行线性加权计算得到。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人四川省农业机械科学研究院;四川省畜牧科学研究院，其通讯地址为：610066 四川省成都市锦江区二环路东4段牛沙路5号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。