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龙图腾网获悉中国农业科学院农业信息研究所申请的专利基于视觉特征的端到端生猪背膘厚度检测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：CN115240050B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202210726061.0，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权基于视觉特征的端到端生猪背膘厚度检测方法及系统是由柴秀娟;管志斌;张建华;孙坦设计研发完成，并于2022-06-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于视觉特征的端到端生猪背膘厚度检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于视觉特征的端到端生猪背膘厚度检测方法和系统，包括：获取训练用生猪图像，且每张训练用生猪图像均具有预先标注的图片中的生猪区域和图片中生猪的背膘厚度；使用训练用生猪图像和其对应的生猪区域，训练基于卷积神经网络多尺度特征提取模型，得到用于生猪实例分割的深度卷积神经网络模型，并基于深度卷积神经网络模型，提取训练用生猪图像中生猪的视觉特征；使用训练用生猪图像的视觉特征和其对应的背膘厚度，训练图神经网络模型，得到背膘厚度预测模型；将待检测生猪图像输入深度卷积神经网络模型，得到待检测生猪图像中生猪的图像特征，并将其输入至背膘厚度预测模型，得到待检测生猪图像中生猪的背膘厚度。

本发明授权基于视觉特征的端到端生猪背膘厚度检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于视觉特征的端到端生猪背膘厚度检测方法，其特征在于，包括： 步骤1、获取多张训练用生猪图像，且每张训练用生猪图像均具有预先标注的图片中的生猪区域和图片中生猪的背膘厚度； 步骤2、使用该训练用生猪图像和其对应的生猪区域，训练基于卷积神经网络多尺度特征提取模型，得到用于生猪实例分割的深度卷积神经网络模型，并基于该深度卷积神经网络模型，提取该训练用生猪图像中生猪的视觉特征； 步骤3、使用该训练用生猪图像的视觉特征和其对应的背膘厚度，训练图神经网络模型，得到背膘厚度预测模型； 步骤4、将待检测生猪图像输入该深度卷积神经网络模型，得到该待检测生猪图像中生猪的图像特征，并将该待检测生猪图像中生猪的图像特征输入至该背膘厚度预测模型，得到该待检测生猪图像中生猪的背膘厚度作为检测结果； 其中，每张该训练用生猪图像还具有预先标注的拍摄视角；该背膘厚度预测模型包括特征提取骨干网络、基于全连接网络的特征预处理模块和自适应特征语义挖掘模块； 该步骤3包括：以每张训练用生猪图像的生猪实例特征输入至该实例特征预处理模块，以将所有生猪实例特征映射至相同的高维空间，形成视觉特征统一表征；并采用该特征提取骨干网络处理生猪实例特征，检测每张训练用生猪图像的拍摄视角； 选择该自适应特征语义挖掘模块中与检测的拍摄角度相对应的语义挖掘模块，对该视觉特征统一表征进行背膘厚度预测。

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