华中农业大学学报

作者：李梓芃，徐迪红，黎煊，李良华，孙华，黄江东，王起繁，梅书棋，彭先文

单位：1.湖北省农业科学院畜牧兽医研究所，武汉 430064;2.华中农业大学工学院/ 农业农村部智慧养殖技术重点实验室，武汉 430070

关键词：种猪;YOLOv11;SVR;姿态检测;体尺估测

基金：国家重点研发计划项目（2021YFD1301102）；湖北省重点研发计划项目（2022BBA0018）；湖北省支持种业高质量发展资金项目（HBZY2023B006-03）；湖北省农业科技创新中心创新团队项目（2024-620-000-001-014）；国家生猪产业技术体系项目（CARS-35）

针对人工接触式体尺测量导致的种猪应激反应、较大误差及低效问题，设计一种非接触式猪只图像数据采集平台，并提出一种基于YOLOv11与支持向量回归（support vector regression，SVR）算法的猪只背部姿态检测与体尺估测方法。该方法利用YOLOv11模型进行猪只姿态目标检测，并通过SVR算法处理目标检测结果中的猪只体尺像素信息，进而估算猪只的体尺。结果显示，YOLOv11模型的召回率和平均精确率分别达到94.6%和96.0%，展示了良好的检测鲁棒性；通过SVR算法得到的体长、胸宽、臀宽的估测值与实测值的平均绝对百分比误差分别为2.78%、2.55%和2.88%，说明该算法在体尺测量上的效果较好。以上结果表明，基于YOLOv11与支持向量回归（SVR）算法的猪只背部姿态检测与体尺估测方法具有轻量化、高精确率的特点，可有效减少人为误差和猪只应激反应。

来源：2025年第5期

《华中农业大学学报》期刊编辑部

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