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龙图腾网获悉华南农业大学申请的专利一种群养生猪多目标跟踪及行为统计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：CN115830490B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202211386127.2，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种群养生猪多目标跟踪及行为统计方法是由涂淑琴;黄磊;刘晓龙;李承桀;曾扬晨;梁云设计研发完成，并于2022-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种群养生猪多目标跟踪及行为统计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种群养生猪多目标跟踪及行为统计方法，包括如下步骤：S1：建立群养生猪的视频数据集，构建YOLOX‑X模型，所述YOLOX‑X模型依次包括特征提取主干网络，中间多尺度特征融合网络，目标检测定位和行为识别网络三个部分；S2：构建YOLOX‑X+ByteTrack模型，所述YOLOX‑X+ByteTrack模型包括YOLOX‑X模型、卡尔曼滤波、IoU匹配算法、匈牙利匹配算法和轨迹的创建、删除和合并；S3：在YOLOX‑X+ByteTrack模型中设计猪只锚框和轨迹插值后处理策略，获得改进的YOLOX‑X+ByteTrack模型；S4：采用改进的YOLOX‑X+ByteTrack模型对群养生猪进行目标追踪和行为统计。本发明能够有效改进ID频繁错误变换，提升跟踪器的准确度，保持优秀的检测跟踪速度，生成每头猪只的行为与健康情况分析表，实现群养猪场的猪只多类行为的实时监控与快速准确跟踪。

本发明授权一种群养生猪多目标跟踪及行为统计方法在权利要求书中公布了：1.一种群养生猪多目标跟踪及行为统计方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：建立群养生猪的视频数据集，构建YOLOX-X模型，所述YOLOX-X模型依次包括特征提取主干网络，中间多尺度特征融合网络，目标检测定位和行为识别网络三个部分； S2：构建YOLOX-X+ByteTrack模型，所述YOLOX-X+ByteTrack模型包括YOLOX-X模型、卡尔曼滤波、IoU匹配算法、匈牙利匹配算法和轨迹的创建、删除和合并；其中，构建YOLOX-X+ByteTrack模型具体包括： S21：将YOLOX-X模型输出的目标检测结果分为高分检测框和低分检测框； S22：构建卡尔曼滤波器，运用卡尔曼滤波预测每一帧图像的猪只检测框在下一帧图像中的位置； S23：利用IoU匹配算法和匈牙利匹配算法对模型每一帧图像的猪只检测框与现有轨迹进行匹配，分配ID号； S24：对模型中的轨迹进行创建、删除和合并； S3：在YOLOX-X+ByteTrack模型中设计猪只锚框和轨迹插值后处理策略，获得改进的YOLOX-X+ByteTrack模型；具体包括： S31：在YOLOX-X+ByteTrack模型中，增加变量classes，且变量classes=4，分别表示猪只躺卧、站立、饮食和其他四种类别； S32：针对猪只形状，设计检测框及其比例，确保符合猪只长宽大小； S33：设计并实现BYTE数据关联的轨迹插值后处理策略： 假设轨迹在帧和帧之间因遮挡处于丢失状态，若当前轨迹恰好处于第帧，此时轨迹的插值框由以下公式计算得到： ； 式中，表示第帧的轨迹框坐标，表示第帧的轨迹框坐标，表示第帧的轨迹框坐标； S4：采用改进的YOLOX-X+ByteTrack模型对群养生猪进行目标追踪和行为统计。

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