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龙图腾网获悉杭州阿克索生物科技有限责任公司申请的专利一种基于深度学习的宠物犬情绪识别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：CN120708251B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202510949216.0，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种基于深度学习的宠物犬情绪识别方法及系统是由叶俊;罗福良;耿磊设计研发完成，并于2025-07-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的宠物犬情绪识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及宠物情绪识别技术领域，特别涉及一种基于深度学习的宠物犬情绪识别方法及系统。包括采集宠物动态数据、宠物生理数据、情景场景数据得到结构化数据集；通过交叉验证标注机制对所述结构化数据集进行标注获得标注数据集；基于所述标注数据集提取多模态特征，并通过级联SEblock阵列进行多模态特征整合获得多模态融合特征；在训练阶段注入应激场景模拟器生成的对抗样本数据，基于所述对抗样本数据及所述多模态融合特征进行深度学习模型训练获得宠物情绪识别模型；通过所述宠物情绪识别模型对待识别宠物进行情绪识别获得宠物情绪识别结果。本发明提升了数据质量及宠物情绪识别的模型鲁棒性，进而提升人宠交互质量。

本发明授权一种基于深度学习的宠物犬情绪识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的宠物犬情绪识别方法，其特征在于，包括： 采集宠物动态数据、宠物生理数据、情景场景数据，得到结构化数据集； 构建三层级情绪标注框架，通过标注工具对所述宠物动态数据进行标注，获得基础情绪标签；其中所述基础情绪标签包括焦虑、愉悦及恐惧； 通过情境关联算法将所述情景场景数据与所述基础情绪标签进行关联，生成情境增强标签； 基于生理参数映射模型，计算所述宠物生理数据与基础情绪标签对应的情绪状态的相关性系数，获得生理情绪权重矩阵； 通过众包验证平台对所述基础情绪标签、所述情境增强标签及所述生理情绪权重矩阵进行交叉验证，剔除标注置信度低于阈值的数据，获得交叉验证结果； 根据所述交叉验证结果生成包含多层级标签的标注数据集； 通过面部关键点检测网络基于宠物动态数据进行面部区域定位，得到面部表情特征； 通过Mel-Cepstral时频变换基于宠物动态数据进行音频分析，得到声学特征向量； 通过长短期记忆网络对宠物生理数据进行周期波动建模，得到生理状态编码； 通过特征拼接层将所述面部表情特征、所述声学特征向量及所述生理状态编码合并为初始多模态特征； 通过级联SEblock阵列中的第一SEblock模块对所述初始多模态特征进行全局通道压缩，生成第一压缩特征； 通过级联SEblock阵列中的第二SEblock模块对所述第一压缩特征叠加品种先验权重，获得第二压缩特征，第二SEblock模块引入品种编码向量，并将其与第一压缩特征的通道描述符拼接，然后，基于拼接特征计算通道权重,最终，将品种感知的通道权重应用于第一压缩特征，得到第二压缩特征，具体的表达式为： ； 其中，为获得的第二压缩特征，为通道维度，为sigmoid激活函数，为ReLU激活函数，为第一全连接层权重矩阵，为第二全连接层权重矩阵，为第个通道的描述符，为第一压缩特征； 通过级联SEblock阵列中的第三SEblock模块对所述第二压缩特征进行残差连接，将所述初始多模态特征与二次加权特征融合，获得初步融合特征； 通过降维全连接层对所述初步融合特征进行维度压缩，生成多模态融合特征； 在训练阶段注入应激场景模拟器生成的对抗样本数据，基于所述对抗样本数据及所述多模态融合特征进行深度学习模型训练，获得宠物情绪识别模型； 通过所述宠物情绪识别模型对待识别宠物进行情绪识别，获得宠物情绪识别结果。

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杭州阿克索生物科技有限责任公司，其通讯地址为：310000 浙江省杭州市上城区凤起东路358号五福天量龙大厦B座702室；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”。

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