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龙图腾网获悉北京众品尚信科技有限公司申请的专利基于深度学习的鸡疾病症状图像识别系统及其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：CN120932303B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202511094051.X，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于深度学习的鸡疾病症状图像识别系统及其方法是由范伟设计研发完成，并于2025-08-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的鸡疾病症状图像识别系统及其方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于深度学习的鸡疾病症状图像识别系统及其方法，涉及图像识别技术领域，包括：获取目标鸡只在预设时间段内的空间位置图像集与进食图像集；根据空间位置图像集与进食图像集提取目标鸡只与饲料槽的空间位置关系数据集、进食频次数据及社交网络图谱；基于空间位置关系数据集对进食频次数据进行校正，得到校正后的进食行为数据，将进食行为数据与社交网络图谱输入预设深度学习模型，生成行为异常概率，若该异常概率超过预设判定阈值，则判定目标鸡只存在疑似疾病行为；其有益效果为：可以融合空间位置关系校正与社交网络图谱分析，有效消除鸡舍布局对行为特征的干扰，具有提高疾病识别准确率并降低环境因素干扰误判的优点。

本发明授权基于深度学习的鸡疾病症状图像识别系统及其方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的鸡疾病症状图像识别方法，其特征在于，包括： 获取目标鸡只在预设时间段内的连续空间位置图像集与进食图像集； 根据所述连续空间位置图像集与所述进食图像集，分别提取目标鸡只在所述预设时间段内与饲料槽的空间位置关系数据集、进食频次数据以及表示目标鸡只与邻近鸡只交互强度的社交网络图谱； 根据所述空间位置关系数据集，对所述进食频次数据进行校正，得到消除空间布局影响后的进食行为数据； 将所述进食行为数据与所述社交网络图谱输入预设的深度学习模型，生成目标鸡只在所述预设时间段内的行为异常概率； 判断所述行为异常概率是否超过预设判定阈值，若是，则判定目标鸡只存在疑似疾病行为； 其中，所述对所述进食频次进行校正包括： 将所述空间位置关系数据集输入预设的鸡舍内相对于饲料槽的路径可达性权重分布模型，得到目标鸡只在所述预设时间段内位于相对饲料槽的各个位置点的路径可达性权重，，所述路径可达性权重分布模型将鸡舍空间划分为多个栅格单元，每个栅格单元的可达性权重依据其与饲料槽之间的路径复杂度计算； 根据所述各个位置点的路径可达性权重计算目标鸡只在所述预设时间段内相对于饲料槽的路径可达性因子，； 判断所述路径可达性因子是否大于预设的路径可达性因子最大值或小于预设的路径可达性因子最小值，若是，则将置零； 根据所述路径可达性因子对所述进食频次数据进行校正，得到校正后的进食行为数据，，其中，为预设的权重系数，用于控制路径可达性对进食频次校正的影响强度。

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