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奶牛个体头部多模态图像深度学习训练数据集

文献类型： 中文期刊

作者： 杜林煊;曹姗姗;刘婷婷;孙伟;孔繁涛

作者机构：

关键词： 奶牛个体检测;红外测温图像;多模态数据;精准农业;奶牛健康监测;深度学习

期刊名称：中国科学数据(中英文网络版)

ISSN： 2096-2223

年卷期： 2025 年 10 卷 中英文网络版 期

页码：

收录情况： CSCD（2025-2026年度） ; ; 科技核心（2024版）

摘要： 随着农业现代化与精准农业的推进，畜牧业的智能化与精准化管理在动物健康监测、养殖过程管理以及精准养殖等领域展现出广泛的应用前景。基于图像分析的非接触式健康监测技术，利用计算机视觉与红外成像，可实时监控奶牛的生理状态和行为特征，为疾病预警与生产管理优化提供支持。本研究构建了一个涵盖奶牛个体头部多模态图像的数据集，包含50头奶牛在自然活动状态下，不同光照条件(昼间和夜间)下采集的图像数据。本数据集包括2636组经过配准的可见光图像(VIS)和红外热成像图像(IRT)，并对IRT图像中的奶牛头部区域进行了精确标注。通过模糊检测、图像质量评估和数据增强等技术优化了数据质量，确保数据多样性和真实性。本数据集可为跨模态学习、图像配对与行为分析研究提供基础，助力智能监测系统与精准农业的发展。

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