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龍圖騰網獲悉浙江大學申請的專利一種基于改進的ResNet模型的雞只性別識別方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115331255B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210873428.1，技術領域涉及：G06V40/10；該發明授權一種基于改進的ResNet模型的雞只性別識別方法是由崔笛;吳頔華;應義斌;周鳴川;泮進明設計研發完成，并于2022-07-22向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于改進的ResNet模型的雞只性別識別方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于改進的ResNet模型的雞只性別識別方法，包括具備圖像采集功能的設備獲取具雞只圖像，提取雞只所在的矩形包圍框區域并表標注性別，形成具有性別標簽的雞只圖像數據集；建立改進的ResNet雞只性別識別模型：采用優化器優化；將訓練集輸入到優化后的雞只性別識別模型中訓練；精簡；將新的雞只圖像輸入基于改進的ResNet的雞只性別識別模型中，得到輸入圖像中雞只的性別識別結果。本發明設計了新的網絡結構模型，并通過精簡模塊減輕了模型的參數和體積。根據雞只圖像即可預測出其性別，能夠為養雞場評估雞群性別分布評估提供技術支撐、推動智慧養雞場中巡檢機器人性別識別功能的發展。

本發明授權一種基于改進的ResNet模型的雞只性別識別方法在權利要求書中公布了：1.一種基于改進的ResNet模型的雞只性別識別方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1：具備圖像采集功能的設備獲取具雞只圖像，提取雞只所在的矩形包圍框區域并表標注性別，形成具有性別標簽的雞只圖像數據集，將具有性別標簽的雞只圖像數據集劃分為訓練集和測試集； 步驟2：建立改進的ResNet雞只性別識別模型： 所述改進的ResNet雞只性別識別模型結構包括： 第一層為卷積層Conv1，包含BatchNormalization層BN1、激活函數層A1和最大池化層MP1； 第二層為a個改進的殘差模塊； 第三層為b個改進的殘差模塊； 第四層為c個改進的殘差模塊； 第五層為d個改進的殘差模塊； 第六層為平均池化層； 第七層為全連接層； 第八層為Softmax分類層； 第二層的a個改進的殘差模塊包括： 依次設置的第一全局池化層、第一全連接層、激活函數層Swish、第二全連接層、Sigmoid層和第一Scale層； 第三層的b個改進的殘差模塊包括： 第二全局池化層、第三全連接層、激活函數層Swish、第四全連接層、Sigmoid層和第二Scale層； 第四層的c個改進的殘差模塊包括： 第三全局池化層、第五全連接層、激活函數層Swish、第六全連接層、Sigmoid層和第三Scale層； 第五層的d個改進的殘差模塊包括： 第四全局池化層、第七全連接層、激活函數層Swish、第八全連接層、Sigmoid層和第四Scale層； 步驟3：采用優化器對改進的ResNet雞只性別識別模型進行優化； 步驟4：將訓練集輸入到步驟3優化后的雞只性別識別模型中，完成模型中各參數的訓練，得到基于改進的ResNet的雞只性別識別模型； 步驟5：精簡后得到最終的基于改進的ResNet的雞只性別識別模型； 步驟6：將測試集或其他圖像采集的新的雞只圖像輸入到步驟5得到的基于改進的ResNet的雞只性別識別模型中，得到輸入圖像中雞只的性別識別結果。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人浙江大學，其通訊地址為：310058 浙江省杭州市西湖區余杭塘路866號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。