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龙图腾网获悉华南农业大学申请的专利一种基于关键点骨架和运动轨迹的猪只跛脚分级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：CN116824448B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202310754818.1，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于关键点骨架和运动轨迹的猪只跛脚分级方法及系统是由杨秋妹;黄森鹏;肖德琴;陈淼彬;黄一桂;惠向阳;张彬设计研发完成，并于2023-06-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于关键点骨架和运动轨迹的猪只跛脚分级方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及图像数据采集处理技术领域，公开了一种基于关键点骨架和运动轨迹的猪只跛脚分级方法及系统，包括以下具体步骤：S1、获取猪只活动视频；S2、将猪只活动视频剪辑成样本视频；对样本视频中的每一帧进行目标检测和关键点识别；S3、将识别到的关键点连接成骨架图；组成时空骨架；将目标检测得到的猪目标框中心坐标作为猪的位置，生成该猪的运动轨迹；S4、通过ST‑GCN识别模型提取猪的时空骨架的特征；通过LSTM识别模型捕捉猪的运动轨迹的特征；融合时空骨架的特征和运动轨迹的特征，根据设定的猪的跛脚等级，分类猪只跛脚等级。本发明解决现有技术未能全面考虑猪只行走过程中全身的动态变化的问题，且具有搜索能力强、收敛速度高的特点。

本发明授权一种基于关键点骨架和运动轨迹的猪只跛脚分级方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于关键点骨架和运动轨迹的猪只跛脚分级方法，其特征在于：包括以下具体步骤： S1、监视猪舍中的猪，获取猪只活动视频； S2、将猪只活动视频剪辑成若干个包含单个猪完整走完一步的样本视频；对样本视频中的每一帧进行目标检测和关键点识别；其中，对样本视频中的每一帧进行目标检测，具体为：通过改进的基于Yolov7算法的目标检测模型对样本视频中的每一帧进行目标检测；所述的改进的基于Yolov7算法的目标检测模型在Yolov7的基础上加入了一个空洞卷积模块；在对猪进行目标检测时，通过空洞卷积模块任意扩大感受野，捕获多尺度上下文信息，结合Yolov7算法提取猪侧面不同深度的特征信息； S3、将识别到的关键点连接成骨架图；将骨架图联合样本视频中的所有帧，组成时空骨架；将目标检测得到的猪目标框中心坐标作为猪的位置，联合样本视频中所有帧，生成该猪的运动轨迹； S4、设定猪的跛脚等级；通过ST-GCN识别模型从时间和空间维度提取猪的时空骨架的特征；通过LSTM识别模型捕捉猪的运动轨迹的特征；融合时空骨架的特征和运动轨迹的特征，根据设定的猪的跛脚等级，分类猪只跛脚等级。

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