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龙图腾网获悉西南林业大学申请的专利一种基于单目相机的水牛的体尺测量方法、装置及介质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：CN121120754B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202511641226.4，技术领域涉及：G06T7/62；该发明授权一种基于单目相机的水牛的体尺测量方法、装置及介质是由熊飞;寇卫利;孙永科;荀誉菡;何以诺;胡波;叶星辰设计研发完成，并于2025-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于单目相机的水牛的体尺测量方法、装置及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于单目相机的水牛的体尺测量方法、装置及介质，通过获取单目相机采集的原始图像数据，将标准化图像输入VisionTransformer特征提取网络，基于牛体全局特征图进行点位识别，对牛体全局特征图进行多尺度深度估计输出深度信息估计图像；根据特征点的像素坐标和深度信息估计图像，基于三维世界坐标计算并输出体尺参数，作为测量结果。采用单目相机实现非接触式测量，通过VisionTransformer网络结合多头注意力机制，能够有效提取牛体的全局特征，提高特征点识别的准确性；采用多尺度深度估计方法，显著提升了深度信息估计的精度；实现体高、体斜长、胸围等关键体尺参数的精确测量；整个测量过程自动化程度高，测量效率显著提升。

本发明授权一种基于单目相机的水牛的体尺测量方法、装置及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于单目相机的水牛的体尺测量方法，其特征在于，包括： 获取单目相机采集的原始图像数据，对所述原始图像数据进行预处理，得到标准化图像，所述预处理包括尺寸调整和图像填充； 将所述标准化图像输入VisionTransformer特征提取网络，通过分块嵌入和多头注意力机制提取牛体全局特征，生成牛体全局特征图； 基于所述牛体全局特征图进行点位识别，得到特征点，所述特征点包括鬐甲最高点、十字部点、肩端前缘点、坐骨结节后缘点、鬐甲后缘点、胸基点、腰椎点、腹底点和地平面点，并通过高斯热力图回归获得各特征点的像素坐标； 对所述牛体全局特征图进行多尺度深度估计，提取多个不同分辨率的特征层，经通道调整、特征重组和融合后输出深度信息估计图像； 根据所述特征点的像素坐标和深度信息估计图像，通过相机标定参数将二维像素坐标转换为三维世界坐标； 基于所述三维世界坐标，计算体尺参数，所述体尺参数包括体高值、十字部高值、体斜长值、胸围值和腹围值，所述体高为鬐甲最高点与地平面点的垂直距离，所述十字部高为十字部点与地平面点的垂直距离，所述体斜长为肩端前缘点与坐骨结节后缘点的直线距离，所述胸围为鬐甲后缘点与胸基点围成的周长，所述腹围为腰椎点与腹底点围成的周长； 输出包含所述体尺参数的测量结果； 其中，基于所述牛体全局特征图进行点位识别，得到特征点，包括： 将所述牛体全局特征图输入特征点定位网络，所述特征点定位网络包含多个卷积层和上采样层； 通过第一个卷积层对牛体全局特征图进行浅层特征提取，得到初始特征图； 将初始特征图依次输入后续的多个卷积层进行深层特征提取，得到多尺度特征图； 对多尺度特征图进行上采样操作，恢复多尺度特征图的空间分辨率，得到上采样后的特征图； 将上采样后的特征图与初始特征图进行特征融合，得到增强后的特征图； 在增强后的特征图上通过空间注意力机制算法计算特征权重，所述空间注意力机制算法被配置为突出牛体关键部位的特征响应，得到注意力加权后的特征图； 通过1×1卷积层对注意力加权后的特征图进行通道压缩，生成特征点热力图； 在特征点热力图上采用非极大值抑制算法定位峰值点，将所述定位峰值点作为特征点。

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西南林业大学，其通讯地址为：650224 云南省昆明市盘龙区白龙寺300号；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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