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龙图腾网恭喜华南农业大学申请的专利一种群养生猪行为的识别和跟踪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：CN115223191B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202210542599.6，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种群养生猪行为的识别和跟踪方法是由涂淑琴;梁云;刘晓龙;黄磊;汤寅杰;曾钱涛;黄正鑫设计研发完成，并于2022-05-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种群养生猪行为的识别和跟踪方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种群养生猪行为的识别和跟踪方法，包括如下步骤：S1：建立群养生猪的视频数据集；S2：构建YOLOX‑S模型；S3：构建YOLOX‑S+DeepSORT模型，所述YOLOX‑S+DeepSORT模型包括YOLOX‑S模型、卡尔曼滤波和匈牙利匹配算法；S4：构建改进的YOLOX‑S+DeepSORT模型，所述改进的YOLOX‑S+DeepSORT模型包括YOLOX‑S+DeepSORT模型和DeepSORT优化算法。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，实现实际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行为的识别和跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种群养生猪行为的识别和跟踪方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：建立群养生猪的视频数据集，将所述视频数据集中猪的行为标注为躺卧、站立、饮食和其他四种类别；将所述视频数据集分为训练集、验证集和测试集；S2：构建YOLOX-S模型，所述YOLOX-S模型依次包括基础骨干网络、多尺度中间网络和目标检测定位和行为识别网络三部分；S3：构建YOLOX-S+DeepSORT模型，所述YOLOX-S+DeepSORT模型包括YOLOX-S模型、卡尔曼滤波和匈牙利匹配算法；S4：构建改进的YOLOX-S+DeepSORT模型，所述改进的YOLOX-S+DeepSORT模型包括YOLOX-S+DeepSORT模型和DeepSORT优化算法；步骤S2具体包括：S21：将Focus基准网络、CBS深度学习网络结构、CSP深度学习网络结构和SPP深度学习网络结构依次融合，构建基础骨干网络；S22：采用特征金字塔和路径聚合网络结构，融合高层与低层特征，生成不同尺度的特征映射，构建多尺度中间网络；S23：构建目标检测定位和行为识别网络，实现多目标的检测与分类；步骤S3具体包括：S31：卡尔曼滤波预测目标位置，将YOLOX-S模型的输出结果作为输入值，利用卡尔曼滤波方法预测被检测的目标在下一帧视频中的位置；S32：利用匈牙利匹配算法进行数据关联，在所述匈牙利匹配算法中进行级联匹配和IOU匹配融合；S33：卡尔曼滤波更新；步骤S4具体包括：S41：在YOLOX-S+DeepSORT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；S42：构建一个一维数组，数组大小为n，n＝3，用以保存当前检测器检测的目标数量；S43：对经过匈牙利匹配算法后得到未匹配的检测框，若当前ID号小于一维数组平均数，则对检测框初始化轨迹，否则不进行轨迹初始化；S44：针对检测器误检情况，根据数组值变化不为误检目标创建新轨迹；若当前目标ID号在连续多帧中保持同一数量，然后在某一帧中出现目标数量增多的情况，则认为是检测器出现误检，不为其分配新的ID。

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