基于改进YOLO v8的哺乳仔猪保温区温度适宜状态识别研究

来源：家畜生态学报杂志2025年第10期北京时间：

作者：付明明,郑萍,侯郁硕,曹月,李抒憧,黎煊

单位：1. 黑龙江教师发展学院，哈尔滨 150080；2. 东北农业大学 电气与信息学院，哈尔滨 150030；3. 农业农村部生猪养殖设施工程重点实验室， 哈尔滨 150030；4.华中农业大学 工学院，武汉 430070；5. 农业农村部智慧养殖技术重点实验室，武汉 430070

摘要：传统通过监测仔猪保温区温度以确保仔猪生长适宜温度的调控方法，存在温度传感器最佳安放位置难判定、保温区没有仔猪仍然加热等现实问题，导致该温度调控方法无法满足仔猪生长的温度需求，还会造成一定的电能浪费。该研究通过设定因环境温度高低导致哺乳仔猪群体在保温区呈现的5种典型聚散状态，利用优化VanillaNet网络架构、Sim AM注意力机制和Lion优化器等技术改进YOLO v8检测算法，拟通过机器视觉的方法判断仔猪保温区温度适宜状态，以智能调控哺乳仔猪加热系统。结果表明：改进的YOLO v8保持了较高的精确率，占用内存0.7 MB，识别时间1.495 ms/f，在模型大小和识别时间上优于YOLO v5和YOLO v8算法；在猪舍复杂环境的仔猪群体状态识别中，平均状态识别率高于97%，表现出较高的检测置信度。该研究为哺乳仔猪保温系统的加热设备调节提供重要依据，可为仔猪提供适宜温度环境，并有效降低能源消耗。

关键词：哺乳仔猪；适宜生长环境温度；图像识别；聚散状态；改进YOLOv8

基金资助：农业农村部智慧养殖技术重点实验室开放课题（KLSFTAA-KF001，KLSFTAA-KF002）；黑龙江省自然科学基金 (LH2023C017)；黑龙江省教育厅新一轮黑龙江省“双一流”学科协同创新成果项目(LJGXCG2023-062，LJGXCG2024-F14)