基于YOLOv4的猪耳检测方法研究

作者：左若雨; 陈丰^*; **; 周稳; 陈敏权

来源：安徽科技学院学报, 2022, 36(04): 60-65.

DOI：10.19608/j.cnki.1673-8772.2022.0056

• YOLO算法
• 生猪
• 猪耳识别
• 目标检测
• 图像处理

目的:在中小型猪场的复杂环境下，为实现猪只几种常见疾病快速、准确的无人检测与预警，基于YOLO模型，提出一种应用于猪耳部的识别算法模型。方法:以生猪耳部区域为研究对象，应用YOLOv4模型，将生猪耳部区域从猪只个体中提取出来，对其进行详细数据分析及图像增强，图像处理后进行学习训练，实现耳部区域快速检测。结果:应用YOLOv4模型，对生猪耳部区域检测的平均精度值较高，值为97.21%,召回率为92.22%。结论:应用YOLOv4算法可以实现复杂环境下生猪耳部区域快速检测，突出猪只耳部目标，同时对病猪耳部的特征差异进行对比识别，为后续中小型猪场的自动化监测和预警系统提供技术支撑。

• 单位
  安徽科技学院