基于计算机视觉的奶牛生理参数监测与疾病诊断研究进展及挑战

康熙, 刘刚, 初梦苑, 李前, 王彦超

Advances and Challenges in Physiological Parameters Monitoring and Diseases Diagnosing of Dairy Cows Based on Computer Vision

KANG Xi, LIU Gang, CHU Mengyuan, LI Qian, WANG Yanchao

表 2 基于计算机视觉技术的奶牛体温检测相关研究

Table 2 Researches on computer vision-based temperature detection of dairy cows

文献 年份 相机类型 技术 研究目标 研究结果 样本量/个 Hoffmann等［36］ 2013 OPTRIS® PI 160热红外相机 Kenward-Roger近似检验 奶牛身体各部位和外阴温度差异 奶牛眼睛与外阴温度差异最小 22 Salles等［37］ 2016 FLIR Fluke Ti20TM热像仪 Pearson相关性分析 奶牛身体各部位和直肠温度相关性 奶牛前额与直肠温度相关性达到0.9 24 Peng等［38］ 2019 VarioCAM®热红外相机 单因素方差分析 不同温湿度环境下奶牛体表温度和直肠温度变化 体表温度比直肠温度对环境变化更敏感 488 何金成等［39］ 2020 FLIR E60便携式红外热像仪 相关性分析 环境温湿度对体表温度检测影响 环境温度影响较大；眼温与直肠温相关性最高 200 何东健等［32］ 2021 MAG62型热像仪 骨架树模型 奶牛眼温检测 平均绝对误差0.35 ℃、平均相对误差为0.38% 40 Jaddoa等［40］ 2021 FLIR A310、 T420 热红外相机 机器学习与阈值处理 奶牛眼温检测 平均精度为0.72，敏感性0.98 35