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基于计算机视觉的生猪体态评估与健康监测系统

第一章绪论

1.1设计背景与问题分析

1.1.1领域发展现状

畜牧业现代化进程中，生猪养殖规模持续扩大，传统体态评估主要依赖人工目测与手动测量，效率低下且主观性强，难以适应规模化、集约化养殖需求。近年来，计算机视觉技术在农业领域快速渗透，深度学习模型如卷积神经网络（CNN）和区域候选网络（R-CNN）在动物体尺测量与行为识别中展现出显著优势。国内外研究机构已开展初步探索，例如利用YOLO算法实现猪只定位，或通过OpenPose改进关键点检测，但现有成果多集中于实验室环境，缺乏针对实际养殖场复杂场景的系统化应用。