基于多源图像融合与改进YOLO算法的笼养死鸡自主检测方法研究

为解决高密度笼养环境下死鸡检测效率低、误检率高的问题，研究人员开发了融合热红外与可见光图像的MIF-YOLO算法。通过PIA Fusion技术增强特征显著性，结合Rep-DCNv3模块解决遮挡问题，并引入EMA注意力机制优化低光环境检测性能。实验表明，该模型精度达99.2%，mAP@0.5为98.9%，显著优于现有方法，为畜禽健康监测提供了高效解决方案。

　　

在现代化高密度笼养鸡场中，死鸡的及时检测是防止疫病传播的关键环节。然而，传统人工巡检方式不仅效率低下，还容易因主观判断导致漏检。更棘手的是，鸡群密集、光照不均以及活鸡遮挡等问题，使得基于单一图像源的自动化检测技术难以达到实用要求。如何突破这些技术瓶颈，实现高效精准的死鸡自主检测，成为智慧农业领域亟待解决的难题。

针对这一挑战，来自江苏某高校的研究团队在《Smart Agricultural Technology》发表了一项创新研究。他们提出了一种名为MIF-YOLO的改进算法，通过多源图像融合和深度学习技术优化，成功实现了笼养环境下死鸡的高精度检测。这项研究不仅为畜禽健康管理提供了新工具，也为复杂农业场景下的目标检测提供了技术范式。

研究人员采用了三项核心技术：首先，利用渐进光照感知融合(PIA Fusion)技术整合热红外与可见光图像，突出死鸡特征并消除光照干扰；其次，在YOLOv9骨干网络中嵌入Rep-DCNv3模块，通过可变形卷积应对严重遮挡问题；最后，在模型颈部加入EMA（指数移动平均）注意力机制，增强低对比度目标的区分能力。实验数据来自江苏宿迁某养殖场的13万羽白羽鸡群，共采集2786张多模态图像。

研究结果部分，图像融合模块的表现尤为突出。通过CMDAF（跨模态多样性注意力融合）结构，PIA Fusion有效保留了热图像的体温分布信息和可见光图像的形态特征。可视化结果显示，融合后的图像中死鸡目标轮廓清晰度提升40%，背景干扰减少62%。在目标检测模块的改进上，Rep-DCNv3通过自适应卷积核将严重遮挡目标的识别准确率从基准模型的76.3%提升至93.8%。热力图中可见，改进后的模型能准确定位被活鸡完全遮挡的死鸡目标，置信度达0.91以上。

性能对比实验更具说服力。在相同测试集上，MIF-YOLO以98.9%的mAP@0.5显著超越YOLOv9（96.5%）、YOLOv8（93.6%）等主流模型。特别在精确率(P)指标上达到99.2%，较基准模型提升4.8个百分点。实时性测试显示，其处理速度保持72 FPS，满足养殖场实时监控需求。消融实验进一步验证了各模块的贡献：单独使用Rep-DCNv3可使mAP@0.5提高0.9%，而EMA机制则使低光环境下的误检率降低31%。

研究团队在讨论中指出，MPDIoU损失函数的应用是突破多目标重叠检测的关键。通过引入边界框角点距离惩罚项，该函数将重叠死鸡的检测准确率提升至97.6%，较传统IoU提高12.4%。不过研究也承认，当目标被遮挡超过90%时，模型仍可能出现漏检，这提示未来需要结合时序信息进行优化。

这项研究的现实意义不言而喻。在禽流感等疫病防控形势严峻的背景下，MIF-YOLO提供的自动化检测方案，可将传统巡检效率提升20倍以上。据测算，规模化养殖场应用该技术后，每年可减少因死鸡处理延误导致的损失约120万元。从技术演进角度看，研究提出的多源融合框架为农业复杂场景下的目标检测提供了新思路，其方法论可延伸至病猪识别、异常行为监测等领域。随着精准农业的发展，这种兼顾精度与效率的智能检测技术，必将成为智慧畜牧不可或缺的组成部分。