基于开源卷积神经网络的屠宰猪耳部咬伤病变检测技术开发及其在动物福利评估中的应用

本研究针对高吞吐量屠宰场中猪耳咬伤病变人工检测成本高、耗时长且存在观察者差异的问题，开发了基于开源卷积神经网络(CNN)的自动化检测系统。研究人员通过3140张图像数据集训练CNN模型，采用三阶段分类法（健康耳廓/病变耳廓/屠宰伪影），结果显示模型准确率达0.89，与兽医评估一致性良好（Cohen's kappa系数>0.79）。该技术为规模化猪场福利监测提供了标准化、高效率的解决方案，对实现欧盟动物福利法规要求具有重要意义。

　　

在现代化生猪养殖体系中，动物福利问题日益受到关注。其中，耳咬行为（ear biting）作为猪群常见的伤害性行为，发生率可达屠宰猪群的10-25%，不仅造成经济损失，更是反映养殖环境缺陷的重要指标。这种行为通常始于6-12周龄，由遗传倾向、健康问题（如渗出性皮炎或疥螨感染）和/或不良环境条件共同触发。病变从耳廓基部或尖端开始，严重时可导致整个耳廓损毁。目前，屠宰场检验被视为评估猪群终生福利的"冰山指标"，但传统人工检测方法在高速屠宰流水线中面临巨大挑战——既无法保证评估一致性（不同观察者间存在显著差异），又难以满足大规模检测的效率需求。

为解决这一行业痛点，意大利泰拉莫大学兽医系Giuseppe Marruchella教授团队开展了一项创新研究。他们利用开源人工智能技术，开发了专门用于检测屠宰猪耳部咬伤病变的卷积神经网络(CNN)系统。这项发表在《Porcine Health Management》的研究，为自动化福利监测提供了技术范本。

研究团队采用多中心协作模式，在意大利中部和北部三家屠宰场收集了1570头屠宰猪（9-11月龄，体重150-180kg）的3140张耳部图像。关键技术路线包括：1）智能手机多品牌采集原始图像；2）OpenCV和rembg工具进行图像预处理（去背景、标准化裁剪）；3）建立三分类标注体系（健康耳廓/病变耳廓/屠宰伪影）；4）采用Keras开源框架构建双层CNN模型（包含卷积层、池化层和全连接层）；5）通过1990张训练集和850张测试集进行模型优化，最终用300张额外图像进行验证。

在"观察者一致性评估"部分，研究显示三位兽医对耳廓病变判断具有高度一致性（Cohen's kappa系数0.88-0.92）。这种可靠性主要得益于简化的评估标准——仅关注耳廓轮廓变形程度，而非复杂病变细节。这种设计显著降低了主观判断差异，为CNN训练提供了高质量标注数据。

"CNN性能测试"结果显示，模型在独立测试集上达到0.89的整体准确率，特异性（识别健康耳廓能力）高达0.96，敏感性（检出病变能力）为0.86。与三位兽医的对比分析表明，CNN与人类专家的平均一致性系数为0.79。值得注意的是，模型错误主要发生在区分轻微病变与屠宰伪影（如刷毛造成的表皮损伤）时，这与人类专家的判断难点高度一致。

在"错误模式分析"中，研究者发现CNN与人类专家存在相似的认知偏差。例如，两者都容易将某些边缘性病例误判：健康耳廓误为病变（5例）、轻微病变误为屠宰伪影（6例）等。这些发现为后续模型优化指明了方向——需要增加边界案例的训练样本量。

该研究的创新价值主要体现在三个方面：首先，首次验证了开源CNN在屠宰场病变检测中的实用价值，降低了技术应用门槛；其次，提出的"轮廓分析法"简化了评估维度，既保证了人类评估的可靠性，又提高了模型训练效率；最后，采用智能手机采集数据的策略，为大规模实地应用提供了经济可行的解决方案。

研究团队在讨论中指出，当前系统仍存在若干局限：训练数据均来自重型白猪，对有色猪种或轻型猪的适用性有待验证；屠宰工序（如烫毛、刷洗）造成的伪影仍是主要干扰因素。这些发现为后续研究指明了方向——建议增加数据多样性（如采集刷洗前的耳部图像），并探索多任务学习(multi-task learning)策略来同步评估其他福利指标（如尾部损伤）。

这项研究标志着动物福利评估进入智能化时代。通过将复杂的福利指标转化为可量化的图像识别问题，不仅实现了检测流程的标准化，更使持续监测、数据追溯成为可能。随着欧盟动物福利法规日益严格，此类AI工具将成为衔接养殖实践与政策合规的重要纽带。特别值得注意的是，该技术框架可扩展应用于其他物种和病变类型，为全面实现"基于证据的动物福利管理"提供了技术基础。正如作者所言："当关注点明确且任务相对简单时，开源工具同样能取得优异表现"——这一理念对资源有限的中小养殖企业尤其具有启示意义。