基于红外与RGB图像配准的生猪体温检测方法研究.pdfVIP

智慧畜牧·IntelligentAnimalHusbandry2025年第61卷第05期

基于红外与RGB图像配准的生猪体温

检测方法研究

1,21111,23*

介邓飞，申恒尉，李家俊，李天乐，何金成，沈美雄

（1.福建农林大学机电工程学院，福建福州350100；2.福建省现代农业装备高校工程研究中心，

福建福州350100；3.福建省机械科学研究院，福建福州350005）

摘要：针对红外热成像细节模糊、成像效果差且易受环境因素影响的问题，本文提出了一种基于红外与

RGB图像配准的生猪体温检测方法。本研究收集了484组生猪直肠体温数据、面部红外与RGB图像以及环

境信息（风速、温湿度和光照强度），通过相机坐标变换实现红外与RGB图像的配准并应用YOLOv8目标

检测算法提取生猪耳朵、眼睛和鼻子区域的温度信息，基于这些重要特征变量建立以多个集成学习模型为底

层、多层感知机神经网络为元模型的体温反演堆叠模型。结果显示：利用YOLOv8对RGB图像和红外热图

像进行目标检测建模，RGB模型的平均精度均值（

mAP）比红外模型高出31.66%，且基于相机坐标变换的

红外与RGB图像配准技术的配准误差在1像素以内。此外，基于三层集成堆叠模型的体温预测均方根误差

（RMSE）为0.19℃，平均绝对误差（MAE）为0.14℃，相比多元线性回归和多层感知机模型，MAE分别降

低了48.33%和37.67%。因此，本研究通过红外与RGB图像配准有效消除了检测模糊问题，并利用改进的堆

叠模型实现了更高的体温预测准确性，满足猪场测温要求。

关键词：生猪；体温检测；红外热成像；图像配准；三层集成堆叠模型

中图分类号TP391.41文献标识码ADOI编号10.19556/j.0258-703306

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在生猪养殖过程中体温是评估生猪健康状况的重环境因素后利用IRT测得的温度与直肠温度的差异

，，

要指标[1]通过体温检测可以有效识别早期疾病症状[2-3]仅为0.04尽管如此利用IRT直接获取的体表温

，，℃。，

并评估生猪在极端温度条件下的体温调节能力[4]同时度与直肠温度之间仍存在较大差异[13]研究表明生

，。，

在发情与排卵监测等领域也有应用[5]然而现有的温猪体表温度与直肠体温具有相关性[14-15]耳根眼睛和

。，，、

度测量主要依赖人工自动化程度低且精度不足制约鼻子等区域的体表温度可以反映直肠温度[16-17]。刘晓文

，，

了检测效率的提升等[18]利用YOLOv7自动检测生猪头部区域基于头部

。，

基于红外热成像技术InfraredThermography最大温度与耳根温度的高相关性