近日，深圳市快瞳科技有限公司研发的“宠物身份识别方法、装置、设备及存储介质”（专利号：ZL202511487346.3）正式获得国家发明专利授权。该专利以“面部+鼻纹”双生物特征融合识别为核心，支持端侧轻量化识别部署，扎实完成了宠物生物识别从技术验证到规模化落地的关键验证，为全场景宠物数字身份体系提供了可复用的技术底座。

双模态特征融合，破解技术精度与稳定不足难题

现在养宠物的人越来越多，对宠物身份管理的需求早就不只是找丢失猫狗才用得上，城市管理、宠物保险、各类智能宠物设备，全都绕不开宠物个体身份确认。

过去最常用的办法就是给宠物植入芯片，但这个方案因侵入性强、办理门槛高、场景适配有限等短板，逐渐难以匹配行业数字化的推进节奏。于是行业逐渐将注意力放在AI图像识别上，可现实做起来问题一堆，宠物可不会乖乖站好配合拍照，拍出来的画面经常糊掉、被毛发挡住，识别出来的结果时好时坏，很多方案一碰到复杂环境就不太好使。

快瞳科技新发布的“宠物身份识别方法、装置、设备及存储介质”专利正面回答了现有宠物身份识别技术精度与稳定性不足的行业难题。该专利摒弃依靠单张图像开展识别的传统思路，采用多帧图像协同处理的技术路径：系统连续采集宠物的多帧面部图像，完成面部特征识别后生成图像特征集，并对特征子集开展完整性评估，输出对应的完整性评分。

如果特征集内全部子集的完整性评分均未达到预设阈值，系统会自动对子集执行特征融合处理，迭代优化直至生成满足阈值要求的子集。随后选取完整性评分最高的子集完成图像融合，生成标准化的面部特征图，再与数据库开展相似度匹配，最终完成宠物身份识别。这套机制充分利用多帧图像的有效信息，改善因单帧画面模糊、局部遮挡造成识别效果不佳的问题，从特征处理环节减少低质量输入对识别结果带来的干扰。

放到实际产品里面，快瞳科技方案的犬鼻纹识别准确率达99.7%，1:1 比对误判率低于 1%，能够支撑政务级别的 1:N 大规模库检索，对毛色高度相似的宠物也能实现精准个体区分。

端侧轻量化部署，将识别能力直接入到场景终端

行业内多数宠物识别方案依赖云端算力运行，不仅存在网络延迟、数据传输成本高的问题，在野外、地下停车场、偏远社区等网络薄弱场景下完全无法使用。而且宠物照片里面间接带着主人的个人信息，大量图片往外传，隐私方面也容易留下隐患。

快瞳科技专利的另一核心创新，是实现了识别模型的端侧轻量化部署能力。经过压缩优化之后，这个算法不用强大的服务器，普通手机、手持终端、宠物硬件里面小小的芯片都能扛得住运算。识别过程全程在本地完成，响应时延达到毫秒级，既满足了实时监测的需求，也实现了敏感数据不出本地，从技术层面适配了政务数据安全与用户隐私保护的要求。

这种端侧部署能力，让宠物识别彻底摆脱了对网络环境和高算力设备的依赖，得以应用到更多细分场景：家里的宠物硬件设备不用联网也能分辨家里不同猫狗；城管外勤人员拿着手机，在户外也能现场核验宠物身份；普通人拿手机就能完成宠物比对，体验会顺畅很多。

从技术专利到场景落地，覆盖三大核心应用场景

目前，基于这项专利技术的解决方案已经在城市养犬治理、宠物保险风控、宠物智能硬件三大场景实现规模化应用。

在城市养犬治理场景，西安、福州、重庆、长沙等全国30余个城市已基于该技术搭建数字化养犬管理平台。市民通过手机上传面部与鼻纹照片即可完成养犬登记建档，全程办理不超过10 分钟，实现了养犬准养证“全程网办”。在此基础上，方案还可延伸至遛狗不牵绳智能检测、禁养犬种自动识别、流浪犬身份溯源等治理场景，其中西安城市犬类管理系统还获得了当地移动应用场景创新大赛一等奖。

在宠物保险风控场景，技术已落地中国人保、华夏保险经纪等多家保险机构，构建起 “投保建档 — 理赔核身” 的全流程身份认证闭环。在投保环节采集宠物生物特征建立唯一身份档案，理赔环节通过图像比对即可完成身份核验，这样就能防止拿别的宠物冒名骗保，原本人工要耗上几个小时核对的工作，几秒就能做完，工作效率提升很明显。

在宠物智能硬件场景，霍曼科技、云视机器人等20余家头部宠物智能硬件品牌已集成该端侧识别模组。搭载了该算法的智能喂食器、智能猫砂盆等设备，可以分清家里多只宠物，分开记录每一只的吃食、排泄情况。就算家里断网，设备的识别功能照样正常运转，解决了很多多宠家庭头疼的问题。

专利背后的产业价值：垂直场景AI的落地逻辑

宠物生物识别是典型的垂直细分赛道，它不需要通用大模型的参数量级，却对场景适配性、工程化能力、落地成本有着极高的要求。

快瞳科技的宠物身份识别专利针对采集端质量不稳定做了多帧筛选与完整性评分机制，考虑普通人随手拍出来的照片质量参差不齐，考虑设备算力有限，还顾及数据隐私，将各种各样现实条件都兼顾进去。

随着宠物经济的持续扩容，宠物身份数据未来可以串联起城市管理、保险、医疗、消费硬件许许多多场景。快瞳科技的技术探索，既填补了国内宠物生物识别领域的发明专利空白，也为垂直行业AI落地提供了可参考的样本，把技术做轻、做深、做落地，才能真正释放AI的产业价值。