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龙图腾网获悉安徽农业大学申请的专利一种多模态的肉牛行为识别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：CN120220249B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202510656882.5，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种多模态的肉牛行为识别方法及系统是由张泽航;王坦;饶元;李绍稳;江丹;金秀;张筱丹;陈文沛;疏灿;黄芊;柳迎春设计研发完成，并于2025-05-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多模态的肉牛行为识别方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种多模态的肉牛行为识别方法及系统，属于人工智能技术领域，包括：使用改进的YOLOv8目标检测算法对牛只进行视觉分析，获取牛只包含进食、卧趴、站立、运动和发情行为，作为第一行为；采集牛只运动数据，通过特征分析识别走步或奔跑行为，作为第二行为；获取牛只位置数据，通过比对牛只位置与预设功能区域坐标，识别牛只饲草、饮水或静止行为，作为第三行为；对第一行为、第二行为和第三行为进行融合，得到牛只的最终行为类型；针对现有技术中单一的视觉模型难以适应复杂环境下牛只相似姿态行为的识别，本申请提高了牛只行为类型的识别精度。

本发明授权一种多模态的肉牛行为识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种多模态的肉牛行为识别方法，其特征在于，包括： 改进YOLOv8目标检测算法，并利用改进的YOLOv8目标检测算法对牛只进行视觉分析，获取牛只包含进食、卧趴、站立、运动和发情行为，作为第一行为； 采集牛只运动数据，通过特征分析识别包括但不限于走步或奔跑行为，作为第二行为； 获取牛只位置数据，通过比对牛只位置与预设功能区域坐标，识别牛只饲草、饮水或静止行为，作为第三行为； 对第一行为、第二行为和第三行为进行融合，得到牛只的最终行为类型； 根据牛只的最终行为类型，调节牛舍环境参数；牛舍环境参数包括灯光亮度、风扇运行参数和紫外线消毒参数； 改进YOLOv8目标检测算法，包括： 采用通道缩减不均等分组方法优化YOLOv8目标检测算法的骨干网络； 根据优化后的骨干网络，构建C-NBottleneck网络，并利用C-NBottleneck网络替换YOLOv8目标检测算法的骨干网络中C2F模块中的Bottleneck组件，包括：获取优化后的骨干网络输出的特征图，作为第一特征图；利用SiLU激活函数对第一特征图进行非线性变换；利用优化后的骨干网络对非线性变换后的第一特征图进行卷积处理，得到第二特征图；对第二特征图进行归一化处理；将归一化处理后的第二特征图与第一特征图进行残差连接，生成C-NBottleneck网络； 在替换后的YOLOv8目标检测算法中添加锥形多尺度降维特征提取算法，通过通道注意力机制和空间注意力机制，得到增强的特征图，得到改进的YOLOv8目标检测算法，包括：获取替换后的YOLOv8目标检测算法输出的特征图F；根据特征图F，通过基于通道注意力机制的通道缩减不均等分组卷积，得到通道加权特征图；根据通道加权特征图，通过基于空间注意力机制的通道缩减不均等分组卷积，得到空间加权特征图；根据空间加权特征图和特征图F，通过深度分离卷积操作，得到增强的特征图； 采用通道缩减不均等分组方法优化YOLOv8目标检测算法的骨干网络，包括： 定义通道缩减不均等分组卷积操作，包括：对输入特征图进行初步卷积操作，得到中间特征图；将中间特征图的通道维度分为n组，当通道维度不能被n整除时，设置前n-1组每组通道数相等，最后一组包含剩余通道；将卷积核按照与中间特征图相同的分组策略分成n组；对每组特征图分别使用对应组的卷积核进行卷积操作；将各组卷积结果与中间特征图沿通道维度拼接，得到卷积输出特征图； 利用定义的通道缩减不均等分组卷积操作替换骨干网络中除第一层卷积外的所有卷积操作，得到优化后的骨干网络。

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安徽农业大学，其通讯地址为：230036 安徽省合肥市蜀山区长江西路130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”。