农业机械学报

作者：张惠莉，王光远，员玉良，代晨龙，滕飞，任景龙

单位：青岛农业大学,青岛农业大学,青岛农业大学,青岛农业大学,青岛农业大学,青岛农业大学,

关键词：猪脸关键点定位;SimCC;FasterNet;坐标注意力机制

基金：山东省自然科学基金项目(ZR2022MC152)和山东省重点研发计划项目(2018GGX104012)

随着生猪养殖业向规模化和集约化转型，非侵入式个体识别技术对于追踪溯源、食品安全、疾病控制等方面至关重要，而猪只面部关键点定位技术是实现猪只非侵入式个体识别的前提。本研究基于SimCC关键点定位算法提出一种猪只面部关键点定位模型FCM-SimCC，使用FasterNet代替原算法的CSPDarkNet作为特征提取网络；通过在FasterNet中嵌入CA注意力机制，提高模型对长距离特征的捕获能力；使用MLT自适应权重多任务损失函数联合KL散度损失函数与Wing Loss损失函数对模型进行监督。在包含多个猪只品种、多种面部姿态的4861幅图像的数据集上进行实验，结果表明本研究模型平均精度均值、50%平均精度、75%平均精度分别为76.12%、93.44%、83.25%，相比原模型分别提升3.14、1.77、4.47个百分点，浮点运算量为2.79×109，参数量为1.38×107，浮点运算量减少38.68%，参数量减少20.16%。并与DarkPose、HRNet、YOLO X-Pose等主流关键点定位方法进行对比，实验结果表明FCM-SimCC模型能够在较低的浮点运算量与较少模型参数量的基础上实现快速精准的猪只面部关键点定位，为猪只面部关键点定位及后续的猪只个体身份识别等提供技术支持。

来源：2025年第4期

《农业机械学报》期刊编辑部

查看农业机械学报杂志2025年第4期