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龙图腾网获悉生猪技术创新中心(重庆);重庆市畜牧科学院申请的专利一种基于机器视觉的母猪宫缩行为识别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：CN120877386B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202511373532.4，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于机器视觉的母猪宫缩行为识别方法是由徐顺来;周世雄;陈鸿基;刘勇;崔琼;李大军设计研发完成，并于2025-09-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器视觉的母猪宫缩行为识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于机器视觉的母猪宫缩行为识别方法，涉及图像处理领域，包括：步骤S1、数据采集，步骤S2、数据传输，步骤S3、模型推理与处理，步骤S4、行为检测与输出。该方法能够自动识别母猪宫缩行为，利于一线养殖人员对待产母猪的状态的监管，减少待产母猪和新生猪仔的死亡，提高养殖企业的经济效益；同时，该方法有效平衡了母猪宫缩行为识别的精度与模型的复杂度，进而具有较强的实用性、满足实际生产环境的需求。

本发明授权一种基于机器视觉的母猪宫缩行为识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器视觉的母猪宫缩行为识别方法，其特征在于包括： 步骤S1、数据采集：通过在养殖房内安装高清网络摄像头，实现单个母猪活动画面的实时捕捉，精准聚焦弹头母猪的行为动态； 步骤S2、数据传输：摄像头通过产房内的局域网将采集到的实时监控视频流传输至后端服务器； 步骤S3、模型推理与处理：通过部署至后端服务器中且预训练与优化完成的SLP3D模型接受实时视频，按预设规则进行帧提取、并对提取的视频帧进行预处理；然后，SLP3D模型通过捕捉母猪行为的时空动态特征，精准识别与“宫缩行为”相关的特征模式；SLP3D模型的网络架构包括主干网络、颈部网络与头部网络；其中，主干网络用于对输入的视频进行特征提取，并将特征映射到高维空间，便于头部网络进行分类；颈部网络用户对多尺度特征进行融合，保证网络能够获得多尺度的信息流，实现不同剧烈程度的宫缩行为的识别；头部网络用于对融合后的特征进行分类、并获得被检测母猪的行为模式； 同时，SLP3D模型基于C3D网络进行改进，通过将轻量级空间通道注意力模块LSCALightweightSpatial-ChannelAttention嵌入CoLs卷积中，增强模型对关键区域的关注，将部分双向空间金字塔特征融合模块PBFPN设置与颈部网络，提升对不同强度宫缩行为的识别能力，并结合Swish激活函数，实现对模型的针对性改进； 轻量级空间通道注意力模块LSCA采用双分支结构：上分支为空间注意力机制、用于捕捉特征图中的空间位置重要性；下分支为通道注意力机制、用于强化关键通道的特征信息；上、下两个分支分别生成对应的注意力权重后，各自与原始特征图进行加权融合，最终通过自适应特征融合策略将两部分结果整合，具体为： ； 式中：表示生成3D空间注意力权重的能量函数；表示自适应卷积核的一维卷积；表示全局平均采样；表示可学习的融合权重；表示操作，其作用是将五维数据转变为四维数据；表示输入特征图； 其中，生成3D空间注意力权重的能量函数具体为： ； 式中：表示像素点，表示通道，和表示空间位置；、表示整个输入的均值和方差；表示偏置项，为系数，用于进一步体现神经元激活值的方向性； 通道注意力中的自适应卷积核为： ； 式中：C表示输入特征的通道数；b表示偏置项；表示缩放因子；表示向下取整； 步骤S4、行为检测与输出：SLP3D模型通过推理计算，输出根据前帧与当前帧获得的信息，判断当前帧对应的“宫缩行为置信度”，当置信度超过预设阈值时，判定当前监测到母猪宫缩行为，并实时在服务器的监控终端生成预警提示，并记录对应信息。

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