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作者：黄钰峰;周李涌;杜永兴;曹瑞涛;
单位：内蒙古科技大学数智产业学院;
摘要：为解决牛养殖过程中测温不准、方法繁杂的难题，试验采用一种基于红外热图像和可见光图像融合的牛眼眼温检测方法(YDDT-Fusion方法)，即使用以YOLOv8L模型为基础的网络模型，结合DWConv模块与Dy Sample模块，对两种类型图像中的牛眼信息进行精准提取，随后通过置信度加权融合策略，综合利用两种类型图像的优点，提供更可靠的决策支持，最后结合图像中所提取出的温度矩阵信息，实现实时计算所检测牛只的温度信息。结果表明:YDDT-Fusion方法在牛眼检测融合后精确度为98.6%，平均精度值(mAP )为96.5%，比YOLOv8模型分别提高了4.5百分点和2.4百分点。最终通过从红外热图像中提取对应区域温度信息，并在图像中显示，所得温度值的误差为0.2～0.3℃。说明本研究提出的YDDT-Fusion方法基本实现了非接触式的牛眼温度精准检测功能，为牛体温自动化监测技术提供了新的思路。
关键词：目标检测;;红外热图像;;图像融合;;置信度加权融合;;牛眼测温;;YOLOv8L
基金资助：国家自然科学基金项目(61961033);; 国家农业重大科技项目(NK20221001);; 内蒙古自然科学基金项目(2019MS06021);; 内蒙古自治区科技重大专项(2019ZD025);; 内蒙古自治区直属高校基本科研业务费项目(2023XKJX023)
