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龙图腾网获悉安徽农业大学申请的专利一种基于边缘计算与改进yolo的生猪姿态跟踪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：CN115909481B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202211355314.4，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于边缘计算与改进yolo的生猪姿态跟踪方法是由查文文;潘伟豪;焦俊;辜丽川;朱诚;陈威;王宁;汤先美设计研发完成，并于2022-11-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于边缘计算与改进yolo的生猪姿态跟踪方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于边缘计算与改进yolo的生猪姿态跟踪方法，包括：采集生猪姿态行为图像，获得行为监测数据集；对所述行为监测数据集按比例进划分，获得训练集、测试集；构建目标识别模型，将所述训练集输入所述目标识别模型中进行识别，获得识别检测结果；构建目标跟踪模型，将所述识别检测结果输入所述目标跟踪模型对猪群进行进一步识别跟踪处理，获得生猪行为跟踪结果；本发明通过边缘计算与改进算法，满足了群养多猪只姿态实时稳定跟踪的要求，并且算法对不同数量、不同方位的的猪只的识别跟踪效果都非常好，有助于推动群养生猪的无人化、健康化养殖，并为后期生猪预警疾病并对其采取应对措施打下坚实的基础。

本发明授权一种基于边缘计算与改进yolo的生猪姿态跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于边缘计算与改进yolo的生猪姿态跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集生猪姿态行为图像，获得行为监测数据集；对所述行为监测数据集进行划分，获得训练集、测试集； 构建目标识别模型，将所述训练集输入所述目标识别模型中进行识别，获得识别检测结果； 所述目标识别模型通过空洞卷积、CA协调注意力机制主干网络、BN层剪枝对原始YOLOv5s模型进行轻量化改进处理获得； 所述轻量化改进处理的过程包括： 将所述YOLOv5s模型的输入端中第一个Conv-BN-SiLU层中的6×6卷积删除，替换为一个3×3普通卷积和一个扩张率为2的3×3的空洞卷积；其中，CBS层包括Conv层、BN层和SiLU层；同时，将所述CA协调注意力机制网络连接至所述YOLOv5s模型的backbone主干网络中；通过Loss函数为所述BN层添加正则约束，引入缩放因子，将所述缩放因子施加稀疏性正则化，生成修剪网络，将所述修剪网络进行微调，生成改进的YOLOv5模型； 构建目标跟踪模型，将所述识别检测结果输入所述目标跟踪模型对猪群进行识别跟踪处理，获得生猪行为跟踪结果； 所述目标跟踪模型基于所述识别检测结果进行级联匹配，获得第一匹配结果；将所述第一匹配结果进行IOU匹配，获得第二匹配结果；对所述第二匹配结果进行进一步跟踪，生成跟踪结果，将所述跟踪结果进行卡尔曼滤波检测，生成预测结果，根据所述预测结果判断轨迹是否匹配成功，若成功，输出匹配结果，否则返回进行再次匹配。

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”。