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龙图腾网获悉河北工业大学;张家口市绿色田园禽业科技有限公司申请的专利基于多重注意力机制和多时间聚合的禽类行为检测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：CN116645695B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202310561741.6，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权基于多重注意力机制和多时间聚合的禽类行为检测方法是由何静飞;李建伟;王茂森;刘晓彤设计研发完成，并于2023-05-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多重注意力机制和多时间聚合的禽类行为检测方法在说明书摘要公布了：本发明为基于多重注意力机制和多时间聚合的禽类行为检测方法，所述检测方法包括以下步骤：并对原始视频进行处理提取禽类动作丰富的视频帧并标注禽类个体，得到图像数据集A；利用图像数据集训练目标检测算法，获得训练好的目标检测算法；对原始视频进行处理并利用提取关键帧的方式，获得关键帧，利用目标检测算法对关键帧进行目标检测，获得关键帧中禽类个体的位置坐标，并对关键帧中的禽类个体的位置坐标进行修正同时进行行为标注；使用DeepSort算法对关键帧中的禽类个体进行追踪，锁定禽类个体的id；构建基于多重注意力机制和多时间聚合的禽类时空行为检测模型。通过将多种注意力机制嵌入到网络中，提升了网络的检测精确度。

本发明授权基于多重注意力机制和多时间聚合的禽类行为检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多重注意力机制和多时间聚合的禽类行为检测方法，其特征在于，所述检测方法包括以下步骤： 利用视频采集系统采集养殖场禽类的视频作为原始视频，并对原始视频进行处理提取禽类动作丰富的视频帧并标注禽类个体，得到图像数据集A； 利用图像数据集训练目标检测算法，获得训练好的目标检测算法； 对原始视频进行处理并利用提取关键帧的方式，获得关键帧，利用目标检测算法对关键帧进行目标检测，获得关键帧中禽类个体的位置坐标，并对关键帧中的禽类个体的位置坐标进行修正同时进行行为标注；使用DeepSort算法对关键帧中的禽类个体进行追踪，锁定禽类个体的id；将禽类个体的位置坐标、行为类别和id合并，得到禽类行为数据集B； 构建基于多重注意力机制和多时间聚合的禽类时空行为检测模型： 所述基于多重注意力机制和多时间聚合的禽类时空行为检测模型以SlowFast网络为基础，包括两条支路，一条是快支路，一条是慢支路，两条支路分别用来建模高时间分辨率的视频帧和低时间分辨率的视频帧；每一条支路对应一个Resnet50结构，其中包含一个conv层，一个pool层以及四个残差阶段；在四个残差阶段中分别用通道注意力模块CA、时间注意力模块TA、动作激励模块ME、时间激励模块CE替换其中的残差单元； 每个通道注意力模块CA、时间注意力模块TA、动作激励模块ME、时间激励模块CE的输出连接一个多时间聚合模块MTA；两条支路的输出通过全连接层输出禽类时空行为检测结果； 所述多时间聚合模块MTA包括一个通道分割层、一个层次化残差层、一个Concat层；假定输入为首先沿着通道维度，将XMTA分割为四个片段[X1,X2,X3,X4]，其中每一个片段用表示，其中后三个片段会依次进行空间卷积和时间卷积，此外两个相邻片段之间加入残差连接，从并行结构转换为层次化的级联结构，使得相邻片段中的特征会进行多次信息交换，最后通过一个合并来结合多个输出，获得多时间聚合模块MTA的输出；N表示batchsize，T表示时间，C表示通道，H表示高，W表示宽； 利用禽类行为数据集B训练基于多重注意力机制和多时间聚合的禽类时空行为检测模型，用于禽类时空行为检测。

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河北工业大学;张家口市绿色田园禽业科技有限公司，其通讯地址为：300130 天津市红桥区丁字沽光荣道8号河北工业大学东院；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”。