A MULTIMODAL FRAMEWORK FOR LIVESTOCK DETECTION AND EPIZOOTIC MONITORING

方法

融合无人机与地面视角构建多模态数据集，训练轻量级YOLOv8n边缘检测器。

发现

轻量级模型可在资源受限设备上实现混合畜群检测，支持主动疫情监测。

机会点

可探索多物种、复杂地形下的实时边缘检测与疫情早期预警模型优化。

本研究提出了一种自动化计算机视觉框架，用于检测和监测牛与羊的混合畜群。通过将无人机（UAV）影像与地面视角相结合，构建了一个多模态数据集。利用该数据，训练并优化了一个轻量级单阶段目标检测器（YOLOv8n），专为资源受限的边缘设备而设计。计算机视觉与无人机技术的融合为农业机构提供了一种可扩展的工具，用于主动进行动物流行病监测。