摘要详情

ID / 提交时间

42 / 2025-03-31 19:32:11

标题

Yolo-Mobile: A temperature detection model for IoR on body surface of pigs

关键字

Infrared thermography,Body surface temperature extraction,Light weight modeling,Machine learning,Critical site recognition

主题及专题

6. 动物健康与疾病控制 > （1）新型动物疾病

状态

全文待审

作者

jinghan he / Northeast Agricultural University

Qiuju Xie / Northeast Agricultural University

摘要

体温是动物健康的关键指标。因此，快速准确地测量猪的体温对于有效的健康评估至关重要。传统方法涉及直肠温度计插入，这很耗时，并且会引起动物的应激反应。目前的文献主要强调关键区域识别的准确性，这会增加模型大小，使其难以集成到边缘设备中。为了解决这一限制，本研究提出了一种基于红外热成像的 Yolo-Mobile 模型，该模型在确保模型轻量级的同时，优化了红外图像中猪关键温度测量区域的选择。结果表明，所提模型在模型大小为 22.7 MB 的情况下实现了 97.9% 的平均检测准确率。与 YOLOv9、YOLOv9-c 和 Faster R-CNN 相比，Yolo-Mobile 模型将准确性、召回率和 mAP 分别提高了 3.16%、4.22% 和 8.43%。此外，自动提取的最高平均温度与手动提取的几乎相同，R² 值为 0.989。本研究提出的方法为快速、精确提取猪体表温度和健康监测提供了有价值的参考。

重要日期

会议日期

10月20日

2025

至

10月23日

2025
04月15日 2025

摘要截稿日期
05月01日 2025

摘要录用通知日期
06月30日 2025

初稿截稿日期
08月01日 2025

终稿截稿日期
08月31日 2025

初稿录用通知日期
10月23日 2025

注册截止日期

主办单位

International Research Center for Animal Environment and Welfare (IRCAEW)
Chinese Society of Agricultural Engineering (CSAE)
China Agricultural University (CAU)
Rongchang District People’s Government
The National Center of Technology Innovation for Pigs

承办单位

Chongqing Academy of Animal Sciences (CAAS)
Key Lab of Agricultural Engineering in Structure and Environment, Chinese Ministry of Agriculture, Beijing, China