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龙图腾网恭喜湖南大学;湖南嘉原农业科技集团有限公司申请的专利一种基于深度学习的牛蛙生物行为识别优化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：CN119649454B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202411716098.0，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于深度学习的牛蛙生物行为识别优化系统是由周虎;周士訸设计研发完成，并于2024-11-27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牛蛙生物行为识别优化系统在说明书摘要公布了：一种基于深度学习的牛蛙生物行为识别优化系统，涉及生物识别技术领域；对牛蛙的图像数据进行帧分解处理以获取图像数据帧，并提取图像数据帧中的一类特征信息和二类特征信息，训练图像识别模型以构建不同牛蛙的移动轨迹，根据移动轨迹获取牛蛙的理论活跃系数和相关系数，对理论活跃系数进行优化以获取实际活跃系数，将实际活跃系数输入至预设的行为预测模型，获取牛蛙的预测移动轨迹，根据预测移动轨迹获取不同活动区域的预测牛蛙密度；能够提高对于牛蛙活跃度监测的准确性，能够提高对于牛蛙密度预测的准确性。

本发明授权一种基于深度学习的牛蛙生物行为识别优化系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的牛蛙生物行为识别优化系统，其特征在于，包括以下模块：图像采集模块，用于采集牛蛙的图像数据，对图像数据进行帧分解处理以获取图像数据帧；图像识别模块，用于提取图像数据帧中的一类特征信息和二类特征信息，利用一类特征信息和二类特征信息训练图像识别模型；行为监测模块，用于设置监测周期，构建同一监测周期内不同牛蛙的移动轨迹，根据移动轨迹获取牛蛙的理论活跃系数，判断不同牛蛙的移动轨迹是否相关并获取相关系数；数据优化模块，用于根据相关系数对牛蛙的理论活跃系数进行优化以获取实际活跃系数，将实际活跃系数输入至预设的行为预测模型，获取牛蛙的预测移动轨迹；密度评估模块，用于划分活动区域，根据预测移动轨迹获取不同活动区域的预测牛蛙密度；采集牛蛙的图像数据，并获取图像数据帧的过程包括：所述图像数据是指能够反映牛蛙的外表特征的监控图像，对图像数据进行预处理，对预处理后的图像数据进行帧分解处理，所述帧分解处理是指将图像数据分割成固定时间长度的帧片段，将帧片段作为图像数据帧；利用一类特征信息和二类特征信息训练图像识别模型的过程包括：所述一类特征信息是指所有牛蛙共有的形状特征，利用边缘检测和轮廓提取方法提取图像数据帧中所有牛蛙的一类特征信息；所述二类特征信息是指每只牛蛙特有的纹理特征，利用灰度共生矩阵和局部二值模式方法提取每只牛蛙的二类特征信息；采用YOLO算法作为初始的图像识别模型，利用一类特征信息和二类特征信息对初始的图像识别模型进行训练和评估以获得针对牛蛙的图像识别模型；构建同一监测周期内不同牛蛙的移动轨迹的过程包括：将属于同一监测周期的图像数据帧纳入同一个图像数据帧集合，通过图像识别模型对图像数据帧集合内的不同牛蛙分别进行识别和跟踪；对图像数据帧集合内的各个图像数据帧按照时间顺序进行编号，获取单一牛蛙在各个图像数据帧中所占有的局部区域，对该牛蛙在各个图像数据帧中的局部区域进行叠加，将叠加区域作为该牛蛙在该监测周期内的移动轨迹。

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