基于改进YOLO v7的生猪群体体温热红外自动检测方法

针对当前生猪规模化养殖过程中基于热红外技术的生猪体温测量效率低的问题,提出了一种基于改进YOLO v7的生猪群体体温检测方法。改进YOLO v7算法在Head层引入VoV-GSCSP结构,降低网络结构复杂度;使用内容感知特征重组(Content-aware reassembly of features,CARAFE)替换模型原始上采样算子,提高特征图放大后的品质,强化生猪头部区域有效特征;引入感受野增强模块（Receptive field enhancement module,RFE）,增强特征金字塔对生猪头部特征的提取能力。本文改进YOLO v7算法对于生猪头部的检测精确率为87.9%,召回率为92.5%,平均精度均值（Mean average precision,mAP）为94.7%。与原始YOLO v7相比,精确率提高3.6个百分点,召回率提高7.0个百分点,mAP提高3.6个百分点。该方法首先自动检测生猪头部区域,再利用头部最大温度与耳根温度的高相关性,最终自动获取生猪体温。温度提取平均绝对误差仅为0.16℃,检测速度为222f/s,实现了生猪群体体温的实时精准检测。综合上述试验结果表明,该方法能够自动定位生猪群体的头部区域,满足生猪群体体温测定的高效和高精度要求,为群养生猪体温自动检测提供了有效的技术支撑。     

奶牛乳房炎自动检测技术研究进展

奶牛乳房炎是影响奶牛健康的主要疾病之一,发病率高、发病范围广、经济损失严重。目前奶牛乳房炎的检测大多是采集奶牛乳汁进行理化性质检测,该方法对检测环境有着较高要求,且检测周期长。随着信息技术的迅速发展,奶牛乳房炎的自动检测技术取得了较好的研究成果。该研究根据数据的传感器类型,从视觉传感器、自动挤奶系统与其他传感器3个方面阐述了奶牛乳房炎自动检测的研究进展。基于视觉传感器的奶牛乳房炎自动检测方法包括基于乳房热红外图像和基于乳汁图像的检测方法,该方法较大程度上保障了动物福利,但检测精度有待提升;基于自动挤奶系统（automatic milking systems, AMS）的奶牛乳房炎自动检测方法利用AMS获取乳汁信息,然后构建乳房炎检测模型,该方法检测误差较小,但成本较高;基于其他传感器的奶牛乳房炎检测方法采用独立研发的传感器获取乳汁数据,预测乳房炎发病情况,该方法操作简便,但使用不同传感器构建的检测模型精度差异较大。该文还探讨了目前奶牛乳房炎自动检测领域存在的精度低、实时性差、自动化不足等问题,并展望了该领域未来的发展趋势,以期为开展奶牛乳房炎自动检测技术与方法研究提供参考。