基于深度卷积神经网络的蛋鸡体温监测系统

作者：杨雨彤; 句金; 任守华^*

来源：现代畜牧科技, 2023, (10): 51-55.

DOI：10.19369/j.cnki.2095-9737.2023.10.014

• 蛋鸡
• 热红外图像
• 体温监测
• 深度卷积神经网络
• 聚类分析

蛋鸡养殖是我国畜牧业的重要组成部分，蛋鸡的体温是影响其生长、产蛋和健康的重要指标。以蛋鸡体温监测为研究对象，提出一种基于深度卷积神经网络的蛋鸡体温监测系统，实现对蛋鸡的自动检测、定位、温度计算和异常报警。利用热红外相机采集蛋鸡的热红外图像，分别采用YOLOV3和YOLOV4 2种算法进行目标检测，对比分析2种算法在蛋鸡目标检测任务上的性能，结果表明，YOLOV4算法具有更高的准确率（95.60%）、召回率（94.80%）和mAP(96.10%)。设计了一种基于聚类分析的蛋鸡体温异常检测方法，通过对像素值进行聚类，得到蛋鸡的异常温度阈值，对检测到的蛋鸡目标进行温度计算和异常判断，实现对异常蛋鸡体温的自动报警。

• 出版日期2023
• 单位黑龙江八一农垦大学