畜禽体温异常检测

畜禽体温筛查的现实痛点

规模化养殖场景中，猪瘟、禽流感等疫病的早期信号往往先表现为个体体温异常。传统人工筛查热成像或可见光图像时，需专业人员解读温度色带、定位头部/耳根/眼周等关键测温区域，易因经验差异或疲劳出现漏判；群体监测时逐个统计异常个体效率极低，难以满足进场入舍前的快速预检需求，也无法为疫病早期防控提供稳定、客观的依据。

技能的核心能力与工作流程

本技能聚焦“从图像到体温异常预警”的端到端分析，核心能力包括：

• 畜禽个体检测与关键测温区域（头部/耳根/眼周）定位
• 热成像图像温度色带解析，估算个体体表温度区间
• 可见光图像辅助判读（面部潮红、呼吸急促等视觉温度线索）
• 结合畜种正常体温参考范围，识别发热、低温或边界异常
• 生成异常个体清单（含位置标注）与群体体温异常比例统计
• 支持历史体温异常报告的云端查询

标准工作流程分四步：

1. 准备输入：提供本地热成像/可见光文件路径或网络URL（需符合采集要求，如覆盖目标个体、关键区域清晰）；
2. 系统自动关联身份参数（无需用户输入，不暴露内部值）；
3. 在技能根目录调用 python -m scripts.smyx_livestock_fever_detection_analysis 执行检测，支持 --input（本地文件）、--url（网络地址）、--list（历史报告查询）、--detail（输出详细程度）等参数；
4. 查看结构化结果：异常个体清单、估计体温区间、异常等级、群体预警等级及报告链接。

适用边界与注意要点

需明确本技能的定位边界：检测结果仅用于体温异常筛查，不提供疾病诊断或治疗建议，正式疫病诊断需结合专业兽医与实验室检测。使用前需注意：

• 优先使用热成像图/视频（保留温度色带与刻度），可见光图像需包含面部/耳部特写以辅助判读；
• 拍摄需满足距离（0.5m~3m）、避免强逆光/热源干扰、目标个体相对静止等要求；
• 历史报告查询需通过云端接口获取，禁止从本地记录或记忆汇总中提取；
• 输入文件格式支持jpg/png/jpeg（图片）、mp4/avi/mov（视频），单文件不超过10MB。