基于YOLOv11和SVR的猪只背部姿态与体尺估测

文献类型： 中文期刊

第一作者： 李梓芃

作者： 李梓芃;徐迪红;黎煊;李良华;孙华;黄江东;王起繁;梅书棋;彭先文

作者机构：

关键词： 种猪;YOLOv11;SVR;姿态检测;体尺估测

期刊名称： 华中农业大学学报

ISSN： 1000-2421

年卷期： 2025 年 44 卷 005 期

页码： 142-151

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 针对人工接触式体尺测量导致的种猪应激反应、较大误差及低效问题,设计一种非接触式猪只图像数据采集平台,并提出一种基于YOLOv11与支持向量回归(support vector regression,SVR)算法的猪只背部姿态检测与体尺估测方法.该方法利用YOLOv11模型进行猪只姿态目标检测,并通过SVR算法处理目标检测结果中的猪只体尺像素信息,进而估算猪只的体尺.结果显示,YOLOv11模型的召回率和平均精确率分别达到94.6%和96.0%,展示了良好的检测鲁棒性;通过SVR算法得到的体长、胸宽、臀宽的估测值与实测值的平均绝对百分比误差分别为2.78%、2.55%和2.88%,说明该算法在体尺测量上的效果较好.以上结果表明,基于YO-LOv11与支持向量回归(SVR)算法的猪只背部姿态检测与体尺估测方法具有轻量化、高精确率的特点,可有效减少人为误差和猪只应激反应.

分类号： S818%TP391.4

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