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龙图腾网获悉中国矿业大学申请的专利基于图像融合和改进YOLOv9的死鸡检测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：CN119251865B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202411239415.4，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权基于图像融合和改进YOLOv9的死鸡检测方法是由张勇;李嘉盼;张新茹;彭超;宋贤芳;史洪玮设计研发完成，并于2024-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图像融合和改进YOLOv9的死鸡检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图像融合和改进YOLOv9的死鸡检测方法，首先，利用PIAFusion技术实现热红外与可见光图像的融合，以提高死鸡目标特征的显著性并消除光照不均的影响；其次，在YOLOv9的颈部引入EMA注意力机制，以有效区分低光环境下的目标和死鸡目标，从而提高模型的准确性和泛化能力；接着引入Rep‑DCNv3模块增强主干特征提取网络，更好地提取在部分遮挡情况下的死鸡特征；最后，采用MPDIoU替代YOLOv9的损失函数，更精确地评估目标之间的重叠程度。本发明死鸡检测方法解决了规模化养殖环境下死鸡巡检自动化程度低和人工巡检费时费力等问题，不仅保证了高效的检测速度，还显著提升了目标检测的精度，能够满足实际生产中对死鸡实时检测的需求。

本发明授权基于图像融合和改进YOLOv9的死鸡检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图像融合和改进YOLOv9的死鸡检测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、采集鸡笼图片数据，采用基于照明感知的渐进式图像融合方法，将可见光与红外光进行融合，提高死鸡目标特征的显著性，消除多层鸡笼、挡板、水槽结构导致的光照不均的影响；S2、基于YOLOv9目标检测算法构建死鸡检测模型，在YOLOv9颈部引入EMA注意力机制，对模型参数进行指数平滑处理，区分低光环境和死鸡目标，融合不同大小的目标；S3、在死鸡检测模型中引入Rep-DCNv3模块，增强主干特征提取网络，提取在部分遮挡情况下的死鸡特征；所述Rep-DCNv3模块，在Backbone特征提取网络中通过DCNv3替换YOLOv9算法RepNCSPELAN模块中的卷积核，进行死鸡检测模型在处理重度遮挡目标时的特征捕捉；所述DCNv3通过自适应卷积核进行动态调整以适应目标形状，在死鸡被活鸡遮挡情况下，精确捕捉目标特征，提高对遮挡目标的识别能力；通过DCNv3的偏移预测网络，增强对目标位置和形状变化的适应性，提升检测的准确性；通过将双线性插值优化为轴上的线性插值，减少计算量，避免因插值引起的信息失真；所述Rep-DCNv3模块，网络结构包括：LN、FFN和GELU组件，以及卷积层和降采样层，用于获取层次特征图，方法如下：S3.1、将输入的多尺度特征图，通过卷积层进行初步特征提取，再通过Rep-DCNv3模块中的自适应卷积核进行动态调整以适应目标形状，捕捉目标特征；S3.2、特征图依次经过FFN和GELU增强非线性表达能力，并通过LN进行归一化处理，稳定训练过程；S3.3、通过降采样层逐步降低特征图的空间维度，同时增加特征图深度，进行视觉任务处理，得到用于目标检测的高维特征表示，用于死鸡目标精确识别和定位；S4、采用MPDIoU替代YOLOv9的损失函数，通过评估目标之间的重叠程度，提供更具细粒度的误差反馈，提升死鸡检测模型的检测精度。

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