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龙图腾网获悉重庆启菲亚信息科技有限公司申请的专利基于多特征数据融合的宠物体表寄生虫种类识别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：CN121600506B 。

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：202610125273.1，技术领域涉及：G06V20/69；该发明授权基于多特征数据融合的宠物体表寄生虫种类识别方法是由石君;杨博宇;万敏设计研发完成，并于2026-01-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多特征数据融合的宠物体表寄生虫种类识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种基于多特征数据融合的宠物体表寄生虫种类识别方法，首先通过协同触发机制同步采集宠物体表区域的静态图像与短时视频流，随后，并行执行三个特征提取通道：基于深度学习的静态形态特征提取通道、基于运动轨迹分析的动态行为特征提取通道以及基于语义分割的皮肤环境特征提取通道。进而，采用两级融合策略，最终通过分类器输出识别结果。本发明的技术效果在于：动态行为特征的引入解决了静态图像因角度、姿态导致的误判问题；皮肤环境特征的结合则增强了对早期或不典型感染的诊断能力，从而实现了更精准、可靠的自动化寄生虫种类识别。

本发明授权基于多特征数据融合的宠物体表寄生虫种类识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多特征数据融合的宠物体表寄生虫种类识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 通过图像采集设备同步采集目标皮肤区域的静态图像和短时视频流，并分别进行预处理； 并行执行三个特征提取通道：从预处理后的静态图像中提取深度形态特征编码，从预处理后的短时视频流中提取动态行为特征向量，从同一静态图像中提取皮肤环境病理特征向量； 将所述深度形态特征编码和所述皮肤环境病理特征向量进行初级关联融合，生成形态环境关联特征向量；再将所述形态环境关联特征向量与动态行为特征向量进行高级决策融合，得到种类识别结果； 初级关联融合具体为： 将所述深度形态特征编码和皮肤环境病理特征向量分别投影至同一维度的中间语义空间，得到投影形态特征和投影环境特征； 计算所述投影形态特征与投影环境特征之间的相互注意力权重，并生成注意力加权的形态特征和注意力加权的环境特征； 将注意力加权的形态特征和注意力加权的环境特征拼接后，输入浅层关联神经网络进行处理，输出所述形态环境关联特征向量； 高级决策融合具体为： 将所述动态行为特征向量投影至与所述形态环境关联特征向量相同维度的中间语义空间，得到投影行为特征； 根据所述动态行为特征向量计算一行为特征置信度标量，并利用该标量对所述投影行为特征进行加权； 将加权后的投影行为特征与所述形态环境关联特征向量进行逐元素相加，得到综合特征向量； 将所述综合特征向量输入至决策分类器，输出所述种类识别结果； 从预处理后的静态图像中提取深度形态特征编码，包括： 将预处理后得到的虫体区域ROI输入至一个经过预训练和微调的细粒度图像识别深度卷积神经网络；所述网络的预训练过程包括在通用图像数据集上的第一预训练阶段，以及在微观生物形态图像数据集上的第二预训练阶段；微调过程使用寄生虫形态标注数据集进行； 提取所述网络高层输出的特征向量作为所述深度形态特征编码； 从预处理后的短时视频流中提取动态行为特征向量，包括： 对预处理后的动态目标序列图像堆栈进行运动目标追踪，重建出二维时空运动轨迹； 基于所述二维时空运动轨迹，计算运动活性参数、运动模式参数及运动节律参数，并将这些参数按序排列构成所述动态行为特征向量； 从同一静态图像中提取皮肤环境病理特征向量，包括： 将预处理后得到的皮肤环境区域ROI输入至轻量级语义分割网络，得到包含红斑区域、皮屑区域的像素级标签图； 基于所述像素级标签图，量化计算颜色与分布特征、纹理特征及形态学特征； 将计算得到的各项特征参数量组合构成所述皮肤环境病理特征向量。

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