基于Inception V3与SVM的牛结节性皮肤病自动分类算法研究及其在畜牧业中的应用

为解决牛结节性皮肤病(LSD)人工诊断效率低、依赖经验的问题，研究人员开发了一种基于Inception V3特征提取与支持向量机(SVM)分类的自动化算法。该模型准确率达84%，显著优于逻辑回归等对比方法，为畜牧业疾病管理提供了高效技术方案。

　　

牛结节性皮肤病(Lumpy Skin Disease, LSD)对全球畜牧业构成重大经济威胁，其病灶的复杂图案给传统诊断带来挑战。研究团队创新性地将深度学习与机器学习结合：首先利用Inception V3网络从感染牛只的皮肤病变图像中提取多维特征，再通过支持向量机(SVM)构建分类模型。测试数据显示，该体系准确率突破84%（精确率80%，召回率83%，F₁得分82%），在横向对比中完胜随机森林等传统算法。特别值得注意的是，模型对早期微小病灶的识别灵敏度达到0.84的评估精度。未来通过整合视觉Transformer(ViT)等先进架构，配合高质量图像库的扩充，有望打造更智能的LSD监测系统，为活畜健康管理提供决策支持。