基于红外图像的笼养白羽肉鸡体温检测方法

姜来; 王英超; 霍晓静; 王辉; 王文娣; 唐娟; 李丽华

doi:10.7671/j.issn.1001-411X.202212024

基于红外图像的笼养白羽肉鸡体温检测方法

姜来^1,,
王英超¹,
霍晓静^{1, 2, ,},
王辉^{1, 2},
王文娣^{1, 2},
唐娟^{1, 2},
李丽华^{1, 2}

1.
河北农业大学机电工程学院, 河北保定 071001
2.
农业农村部肉蛋鸡养殖设施工程重点实验室/河北省畜禽养殖智能装备与新能源利用重点实验室, 河北保定 071001

基金项目: 国家自然科学基金(31902209)；河北省重点研发计划(20327220D)；河北省现代农业产业技术体系创新团队建设项目(HBCT2018060204)

详细信息

作者简介:
姜　来，硕士研究生，主要从事智能检测研究，E-mail: jianglai9755@163.com

通讯作者:
霍晓静，副教授，博士，主要从事智能农机装备、农业生物环境控制工程研究，E-mail: xjhuojxteng@126.com

中图分类号: S831.4；TP23
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出版历程
- 收稿日期: 2022-12-21
- 网络出版日期: 2024-01-02
- 发布日期: 2023-04-20
- 刊出日期: 2024-03-09

Temperature detection method of caged white feather broilers based on infrared image

JIANG Lai^1,,
WANG Yingchao¹,
HUO Xiaojing^{1, 2, ,},
WANG Hui^{1, 2},
WANG Wendi^{1, 2},
TANG Juan^{1, 2},
LI Lihua^{1, 2}

1.
College of Mechanical and Electrical Engineering, Hebei Agricultural University, Baoding 071001, China
2.
Key Laboratory of Broiler and Layer Breeding Facilities Engineering, Ministry of Agriculture and Rural Affairs/Hebei Provincial Key Laboratory of Intelligent Equipment and New Energy Utilization of Livestock and Poultry Breeding, Baoding 071001, China

摘要

摘要:
目的
针对大规模笼养肉鸡体温自动检测困难的问题，提出一种深度学习与回归分析相结合的肉鸡体温检测方法。
方法
采用红外热成像仪采集肉鸡的红外图像，通过YOLOv5s深度学习算法训练感兴趣区域(肉鸡鸡头)模型，分别引入多元线性回归和多元非线性回归以建立肉鸡感兴趣区域温度与翅下温度的预测模型，从而实现自动体温检测。
结果
基于深度学习的感兴趣区域模型的精准率与召回率分别为93.8%和95.8%，多元线性回归温度预测模型1和多元非线性回归温度预测模型的平均相对误差分别为0.28%和0.27%，温度预测值与真实值的最大差值分别为0.34和0.32 ℃。
结论
非线性模型预测肉鸡体温的准确率更高，可为日后舍内鸡只温度自动巡检设备提供技术支撑及前期研究基础。
- 深度学习 /
- 红外热成像 /
- 温度检测 /
- 肉鸡 /
- 反演
Abstract:
Objective
To address the challenge of automatic temperature detection for large-scale caged broilers, a method combining deep learning and regression analysis was proposed.
Method
An infrared thermal imager was used to capture infrared images of broiler chickens, the YOLOv5s deep learning algorithm was used to train the model for the region of interest (broiler chicken head). Multiple linear regression and multiple nonlinear regression were respectively introduced to establish prediction models between the temperature of the broiler’s region of interest and the temperature under its wings, ultimately achieving the goal of automatic body temperature detection.
Result
The test results showed that the precision and recall of the region of interest model based on deep learning were 93.8% and 95.8% respectively. The average relative errors of the multiple linear regression 1 and multiple nonlinear regression temperature prediction models were 0.28% and 0.27% respectively, and the maximum differences between the predicted and actual temperature values were 0.34 and 0.32 ℃ respectively.
Conclusion
The nonlinear model has a higher accuracy rate in predicting the body temperature of broilers, providing technical support and a preliminary research basis for automated in-house temperature inspection equipment for chicken farming.
- Deep learning /
- Infrared thermal imaging /
- Temperature detection /
- Broiler /
- Inversion

HTML全文

褐飞虱Nilaparvata lugens属同翅目Homoptera飞虱科Delphacidae，食性专一，只危害水稻、野生稻等稻类^[1]，具有迁飞性、发生量大、种群增长迅速、易暴发成灾、持续时间长、防治难度大等特点。常见的褐飞虱防治方法包括化学防治和生物防治，其中高效广谱的化学防治占据主要地位，但农药对害虫的天敌也同样存在致死作用。此外，长期、大量、不合理的农药使用已使褐飞虱对化学杀虫剂产生了广谱抗药性^[2]。根据近几年来的抗性监测结果^[3]，褐飞虱已对有机磷、有机氯、氨基甲酸酯类、烟碱类、苯基吡唑类及新烟碱类等多种类型的杀虫剂产生了不同程度的抗性，且抗药性发展迅速。目前已知的稻飞虱对各类杀虫剂的抗性机制包括水解酶(酯酶)、谷胱甘肽、细胞色素P450s等解毒代谢酶活性提高，乙酰胆碱酯酶等靶标部位敏感度降低等^[4-5]。因此，为延缓褐飞虱抗药性的发展，可选择无交互抗性的防控药剂和在杀虫剂中添加增效剂^[6]。

噻虫嗪是一种广谱的新烟碱类杀虫剂，能有效防治同翅目、鳞翅目、鞘翅目和缨翅目害虫，且对同翅目害虫有特效^[7]。从1991年起，噻虫嗪被广泛运用于亚洲各稻区稻飞虱的防控。近年来，稻飞虱对噻虫嗪的田间抗性在抗性强度和地理分布上呈现出极大的增强趋势，肖汉祥等^[8]发现广东田间褐飞虱种群对噻虫嗪已达高水平抗药性(61.0~517.8倍)。但因防治成本较低和对褐飞虱仍具有较好的防效，且褐飞虱抗噻虫嗪种群尚未对其他杀虫剂表现出明显的交互抗性，噻虫嗪仍为防控褐飞虱的重要药剂品种之一。为了解噻虫嗪对褐飞虱的解毒代谢酶活性的影响，本研究采用稻苗浸渍法，对四川农业大学水稻所温室褐飞虱种群和敏感种群进行增效剂试验及酶活性测定，以期为褐飞虱的抗性治理提供理论依据。

1. 材料与方法

1.1 试验材料

褐飞虱室内敏感品系由华中农业大学李建洪教授课题组于2017年提供，褐飞虱田间种群2017年采集于四川农业大学水稻所温室。试验用水稻为感虫品种TN1。

实验室饲养温度为(27±1)℃，相对湿度为70%±10%，光周期为14 h光∶10 h暗。

1.2 试验药剂和试剂

φ为98%吡虫啉原药(江苏威耳化工有限公司)；φ为98%噻虫嗪原药(河北德瑞化工有限公司)；φ为98%噻嗪酮原药(山东华阳农药化工集团有限公司)；φ为98%毒死蜱原药(湖北沙隆达股份有限公司)；φ为10%三氟苯嘧啶乳油(美国杜邦公司)；φ为95.9%氟啶虫胺腈原药(美国陶氏益农公司)。

胡椒基丁醚(PBO)、马来酸二乙酯(DEM)、磷酸三苯酯(TPP)、乙二胺四乙酸(EDTA)、二硫苏糖醇(DTT)、苯基硫脲(PTU)、α−苯基磺酰氟(PMSF)、考马斯亮蓝G250、牛血清蛋白、还原型辅酶II钠盐(NADPH)、2，4−二硝基氯苯(CDNB)、还原型谷胱甘肽(GSH)、α−乙酸萘酯(α-Na)、显色固蓝BB盐、对硝基苯酚、对硝基苯甲醚、磷酸二氢钠、磷酸氢二钠、毒扁豆碱、十二烷基硫酸钠(SDS)、β−乙酸奈酯(β-NA)，均为分析纯。

1.3 方法

1.3.1 毒力测定

采用稻苗浸渍法进行毒力测定，方法参照文献[9-10]。将杀虫剂原药用丙酮溶解作为母液，然后用0.1% (φ)Triton X-100水溶液将母液稀释成5个浓度梯度的药液；选取室内培养的TN1水稻幼苗，每组15株，在阴凉处干燥至表面无水痕，将稻苗按药液质量浓度由低到高的顺序浸泡30 s，以0.1% (φ) Triton X-100水溶液为对照组；取出后晾干30 min至稻茎上无明水，以浸湿的脱脂棉包住稻株根部放入培养杯中；挑取龄期一致的3龄若虫放入培养杯中，每杯15头，剔除机械死伤供试虫，每处理重复3次，处理96 h后检查死亡虫数。采用SAS软件计算褐飞虱抗性种群及敏感种群3龄若虫对2种新型杀虫剂的毒力。常规药剂抗性倍数参照文献[11]中所提出的褐飞虱敏感基线计算，对2种新型杀虫剂的抗性倍数(Resistance ratio，RR)参照褐飞虱室内敏感品系毒力测定结果计算得出。

RR=田间种群LC₅₀/敏感品系LC₅₀。

抗性水平分级标准为：敏感(RR≤5.0)；低水平抗性(5.0<RR≤10.0)；中等水平抗性(10.0<RR≤100.0)；高水平抗性(RR>100.0)。

1.3.2 增效剂测定

参照文献[10]的方法，采用稻苗浸渍法。首先用DEM 200 μg/mL、PBO 20 μg/mL和TPP 80 μg/mL与噻虫嗪复配后处理稻苗。取生长一致的褐飞虱3龄若虫置于处理后的稻苗上，每杯15头试虫，每个处理3次重复，以单独使用杀虫剂处理为对照组。根据1.3.1确定的调查时间，统计各处理的死亡虫数，并按照公式计算增效倍数或增效系数(Synergism ratio，SR)。

SR=单剂对试虫的LC₅₀/单剂+增效剂对试虫的LC₅₀。

1.3.3 解毒代谢酶活性的测定

羧酸酯酶测定参照Wang等^[12]的方法。取不同处理的褐飞虱成虫各20头，加入1 mL预先冷却的0.04 mol/L磷酸盐缓冲液(pH 7.0)中，将混合物在冰浴下充分匀浆，10 400 r/min、4 ℃离心15 min，取上清液作为粗酶，冰浴备用。在每个试管中依次加入450 µL磷酸缓冲液、1.8 mL 3×10⁻⁴ mol/L的α-NA溶液(含有3×10⁻⁴ mol/ L毒扁豆碱)和50 µL稀释后的酶液。混匀后于30 ℃恒温水浴中反应15 min，然后立即加入900 µL显色液(ρ为1%的固蓝BB盐溶液和ρ为5% SDS溶液体积比为2∶5，现配现用)，终止反应后再向对照组溶液中加入酶液50 µL，摇匀后静置2 min，于600 nm(α-NA)/555 nm(β-NA)下测吸光度。试验各处理设3次重复，每次重复平行测定3次。按照公式计算羧酸酯酶的活性。

谷胱甘肽S−转移酶活性测定参照Wang等^[12]的方法。加入预冷的0.1 mol/L、pH 6.5的磷酸盐缓冲液[含1.0 mmol/L乙二胺四乙酸(EDTA)]，将混合物在冰浴下充分匀浆，10 400 r/min、4 ℃离心15 min，取上清液作为粗酶，冰浴备用。以2，4−二硝基氯苯(CDNB)为底物，在酶催化下形成谷胱甘肽S−芳基复合体，在340 nm处出现最大吸收峰。比色皿中依次加入790 µL 0.1 mol/L pH 6.5磷酸缓冲液、30 µL 15 mmol/L CDNB、50 µL粗酶液和30 µL 30 mmol/L GSH(还原型谷胱甘肽)，反应总体积为0.9 mL，迅速混匀后，在340 nm下用时间驱动程序监测其吸光度在2 min内的变化，计算反应速度。每个处理设3次重复，每重复平行测定3次。按照公式计算谷胱甘肽S−转移酶的活性。

细胞色素P450s酶活性测定参照Rose等^[13]的方法。取不同处理的褐飞虱成虫各40头，加2 mL预冷的磷酸盐缓冲液[0.11 mol/L，pH 7.6，含0.11 mmol/L DTT、0.11 mmol/L EDTA、0.11 mmol/L PMSF、0.11 mmol/L PTU和20% (φ)甘油]冰上匀浆，匀浆液于4 ℃10 000 r/min离心10 min，取上清液为酶液低温储存备用；在酶标板中加入100 μL对硝基苯甲醚(2×10⁻³ mol/L)和90 μL酶液，27 ℃条件下振荡温育3 min，再加入10 μL NADPH(9.6×10⁻³ mol/L)开始反应，测定D_{405 nm}，每20 s读取数据1次，持续2 min，根据公式计算细胞色素P450s酶活性。

2. 结果与分析

2.1 褐飞虱的解毒酶对噻虫嗪抗性的影响

结果(图1)表明，温室种群的P450s酶比活力最高，4.70×10⁻³ IU/mg，是敏感种群的2.13倍，而经PBO处理后P450s活性被明显著抑制，仅为1.25×10⁻³ IU/mg(图1C)。室内敏感品系和温室抗性种群经TPP和DEM处理后，其羧酸酯酶(图1A)和谷胱甘肽S−转移酶(图1B)活性变化不大。因此，P450s活性增强对褐飞虱温室种群的抗药性形成起着较为重要的作用。

图 1 不同增效剂处理下褐飞虱的解毒代谢酶活力

图中S、G分别为敏感和温室种群；TPP、DEM、PBO分别为磷酸三苯酯、马来酸二乙酯和胡椒基丁醚

Figure 1. Detoxification enzyme activities of Nilaparvata lugens under different synergists

S: Sensitive population, G: Greenhouse population; TPP: Triphenyl phosphate; DEM: Diethyl maleate; PBO: Piperonyl butoxide

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2.2 褐飞虱种群的毒力测定

结果(表1)表明，温室种群对新烟碱类杀虫剂吡虫啉、噻虫嗪、噻嗪酮均达到高抗水平，分别为1 902.55、277.92和856.06倍；对毒死蜱的抗性为低水平，为9.65倍，对三氟苯嘧啶及氟啶虫胺腈都表现为敏感。三氟苯嘧啶与吡虫啉、噻虫嗪、噻嗪酮无交互抗性(敏感品系和温室种群的毒力LC₅₀的95%置信区间有重叠，差异不显著)，与氟啶虫胺腈则表现出交互抗性(敏感种群和温室种群的毒力LC₅₀的95%置信区间无重叠，差异显著)。

表 1 6种杀虫剂对褐飞虱的毒力

Table 1. The toxicities of six insecticides on Nilaparvata lugens

药剂名称 Insecticide	处理种群 Population	斜率±标准误 Slope±SE	LC₅₀/ (μg·mL⁻¹)	95%置信区间¹⁾/(μg·mL⁻¹) 95% confidence interval	χ² (df)	抗性倍数 Resistance ratio
毒死蜱 Chlorpyrifos	敏感基线^[10] Sensitive baseline	4.259±3.144	1.721	1.400~12.810		1.00
毒死蜱 Chlorpyrifos	温室种群 Greenhouse population	3.148±0.614	16.613	11.841~20.580	13.74(16)	9.65
吡虫啉 Imidacloprid	敏感基线^[10] Sensitive baseline	6.677±1.512	0.078	0.050~0.100		1.00
吡虫啉 Imidacloprid	温室种群 Greenhouse population	2.666±0.332	148.399	118.147~180.048	11.35(13)	1 902.55
噻虫嗪 Thiamethoxam	敏感基线^[10] Sensitive baseline	7.134±2.184	0.105	0.090~0.120		1.00
噻虫嗪 Thiamethoxam	温室种群 Greenhouse population	2.895±0.353	29.182	23.613~35.186	10.30(13)	277.92
噻嗪酮 Buprofezin	敏感基线^[10] Sensitive baseline	10.019±4.248	0.066	0.060~0.070		1.00
噻嗪酮 Buprofezin	温室种群 Greenhouse population	2.006±0.291	56.500	43.570~73.084	10.50(13)	856.06
三氟苯嘧啶 Triflumezopyrim	敏感品系 Susceptible strain	1.668±0.308	0.111	0.060~0.155	7.23(13)	1.00
三氟苯嘧啶 Triflumezopyrim	温室种群 Greenhouse population	1.778±0.300	0.205	0.118~0.287	11.02(13)	1.85
氟啶虫胺腈 Sulfoxaflor	敏感品系 Susceptible strain	3.115±0.391	1.013	0.834~1.175	10.34(16)	1.00
氟啶虫胺腈 Sulfoxaflor	温室种群 Greenhouse population	4.154±0.741	3.293	2.564~3.844	10.28(13)	3.25
1)LC₅₀值95%置信区间不重叠视为差异显著　1) LC₅₀ values are considered significantly different when the 95% confidence intervals do not overlap

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2.3 增效剂作用测定

结果(表2)表明，增效剂DEM、PBO和TPP作用于敏感品系对噻虫嗪的增效倍数分别为1.07、1.14和1.04倍，对温室种群的增效倍数分别为1.40、1.99和1.28倍，因此PBO作用于温室种群对噻虫嗪的增效最明显。

表 2 3种增效剂对噻虫嗪的增效作用

Table 2. Synergistic effects of three synergists on thiamethoxam

处理种群 Population	处理 Treatment	斜率±标准误 Slope±SE	LC₅₀ / (μg·mL⁻¹)	95%置信区间¹⁾/(μg·mL⁻¹) 95% confidence interval	χ² (df)	增效倍数 Synergism ratio
敏感品系 Susceptible strain	噻虫嗪 Thiamethoxam	2.930±0.280	2.589	2.201~3.030	6.36(16)	1.00
	噻虫嗪+TPP Thiamethoxam+TPP	2.269±0.228	2.410	1.994~2.898	14.39(16)	1.07
	噻虫嗪+PBO Thiamethoxam+PBO	2.900±0.277	2.262	1.921~2.653	8.71(16)	1.14
	噻虫嗪+DEM Thiamethoxam+DEM	2.871±0.275	2.489	2.114~2.920	7.34(16)	1.04
温室种群 Greenhouse population	噻虫嗪 Thiamethoxam	2.745±0.391	27.073	20.467~33.345	13.3(13)	1.00
	噻虫嗪+TPP Thiamethoxam+TPP	2.499±0.249	19.357	15.400~23.925	21.6(16)	1.40
	噻虫嗪+PBO Thiamethoxam+PBO	2.271±0.259	13.575	10.601~16.666	13.4(16)	1.99
	噻虫嗪+DEM Thiamethoxam+DEM	2.590±0.297	21.128	17.025~25.394	13.19(16)	1.28
1)LC₅₀值95%置信区间不重叠视为差异显著　1)LC₅₀ values are considered significantly different when the 95% confidence intervals do not overlap

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3. 结论与讨论

近年来已有大量关于褐飞虱对各类杀虫剂产生抗药性的报道，Zhang等^[14]采用稻茎浸渍法测定了8个褐飞虱稻田种群的抗药性，结果表明种群对吡虫啉和噻嗪酮均表现为高水平抗性，抗性倍数分别为233.3~2 029.0和147.0~1 222.0倍，对噻虫嗪为中、高水平抗性(25.9~159.2倍)，对毒死蜱仍处于低、中等水平抗性(7.4~30.7倍)。本研究结果表明，吡虫啉、噻虫嗪、噻嗪酮对温室褐飞虱种群均达到高抗水平，对毒死蜱仍处于低水平抗性，与肖汉祥等^[8]对田间褐飞虱种群的抗性监测结果较为接近，但新型防控药剂氟啶虫胺腈与三氟苯嘧啶均表现敏感。因此，新型防控药剂氟啶虫胺腈和三氟苯嘧啶轮换使用，可有效防控褐飞虱的发生。

昆虫对农药产生抗药性主要体现在杀虫剂作用靶标敏感性降低以及昆虫解毒酶代谢能力增强2个方面^[15]。范银君等^[16]研究发现细胞色素P450s在昆虫对新烟碱类杀虫剂的抗药性中起主要作用。庄安祥^[17]通过qRT- PCR测定了吡虫啉LD₅₀剂量处理对褐飞虱P450s基因表达量的影响，认为褐飞虱抗新烟碱类杀虫剂主要与P450s活性增强有关，其次与乙酰胆碱酯酶的敏感度降低有关。张平艳等^[18]研究发现，室内选育建立的桃蚜Myzus persicae抗噻虫嗪种群的羧酸酯酶及多功能氧化酶(MFO)O−脱甲基的比活力分别是敏感品系的6.12和2.03倍。Gao等^[19]采用PBO和TPP处理抗噻虫嗪的西花蓟马Frankliniella occidentalis种群后，对噻虫嗪有很高的增效作用，DEM对噻虫嗪没有协同作用，说明西花蓟马对噻虫嗪的抗药性主要与羧酸酯酶以及细胞色素P450s酶活性增强有关。本研究通过对褐飞虱增效剂及3种解毒代谢酶活力测定发现，PBO表现出明显的增效作用和对细胞色素P450s活性显著的抑制作用，说明细胞色素P450s酶参与了褐飞虱对噻虫嗪的抗药性机理，该结果与毛旭连^[20]就灰飞虱Laodelphax striatellus对噻虫嗪及噻嗪酮抗药性机理作出的研究结果相近。Sun等^[21]研究表明，P450s基因CYP6ER1参与了褐飞虱对噻虫嗪的解毒代谢，但是也发现有另外6个未明确作用的调控P450s的基因(CYP408A1V2、CYP427A1、CYP6CS1、CYP4C76、CYP4DD1和CYP417A1V2)高度表达。Pang等^[22]的研究表明CYP6ER1基因也涉及褐飞虱对吡虫啉的抗药性机理，此外Zhang等^[23]研究发现有其他的P450s基因，如CYP6AY1、CYP4CE1、CYP6CW1等也参与褐飞虱对吡虫啉的抗药性发展。以上研究说明细胞色素P450s在褐飞虱对新烟碱类杀虫剂抗药性机理中的作用值得进一步研究。

本试验采用稻苗浸渍法，通过对褐飞虱敏感品系和温室种群的毒力及酶活性测定，初步明确了褐飞虱对噻虫嗪的代谢抗药性主要受细胞色素P450s活性增强影响，使用该杀虫剂时可添加增效剂PBO从而抑制P450s酶活性。由于本研究仅在生物化学水平初步探究了噻虫嗪对褐飞虱的毒力及解毒代谢酶活性的影响，其抗药性是否与靶标突变及体壁穿透下降等有关还需进行深入研究。

图 1 笼养肉鸡数据采集示意图

1：红外热像仪；2：三脚架；3：下层鸡笼；4：上层鸡笼；5：饮水装置；6：饲料槽

Figure 1. Schematic diagram of data collection for caged broilers

1: Infrared thermal imaging instrument; 2: Tripod; 3: Lower layer chicken cage; 4: Upper layer chicken cage; 5: Drinking water plant; 6: Feed trough

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图 2 笼养肉鸡红外图像

A：头部；B：胸部；C：腿部

Figure 2. Infrared image of a caged broiler

A: Head; B: Breast; C: Leg

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图 3 YOLOv5网络结构图

Figure 3. Structural diagram of YOLOv5 network

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图 4 模型对测试图像的检测结果

Figure 4. Detection results of the model on the test image

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图 5 线性回归模型1测试组实测值与预测值对比图

Figure 5. Comparison between the measured value and predicted value of the test group in linear regression model 1

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图 6 非线性回归模型测试组实测值与预测值对比图

Figure 6. Comparison between the measured value and predicted value of the test group in the nonlinear regression model

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表 1 各算法模型测试结果对比

Table 1 Comparison of test results of different algorithm models

模型 Model	精准率/% Precision (P_r)	召回率/% Recall (R)	F1	每秒传输帧数 Frame per second (FPS)
YOLOv5s	93.8	95.8	94.8	65
YOLOv5m	93.8	96.2	95.2	58
YOLOv5l	91.8	89.1	90.4	53
YOLOv5x	93.5	90.6	92.0	50

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表 2 不同时刻肉鸡翅下温度、头部温度及环境温湿度试验数据

Table 2 Test data of temperature under wing of broiler, head temperature as well as ambient temperature and humidity at different time

时刻 Time moment	翅下温度/℃ Temperature under wing	头部最高温度/℃ Maximum head temperature	头部平均温度/℃ Average head temperature	环境温度/℃ Ambient temperature	环境湿度/% Ambient humidity
08:00	41.0	36.5	35.1	22.0	45
09:00	41.3	36.2	34.9	22.1	45
10:00	41.1	36.8	35.3	22.1	45
11:00	41.1	36.3	34.9	22.1	45
12:00	41.2	36.6	35.2	22.0	45
13:00	41.4	36.5	35.1	22.2	45
14:00	41.5	36.7	35.4	22.2	45
15:00	40.9	36.1	34.6	22.3	45
16:00	41.6	37.0	35.4	22.2	45
17:00	40.8	36.9	35.1	22.0	45

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表 3 肉鸡翅下温度的预测模型

Table 3 Prediction model of temperature under wing of broiler

模型 Model	df	P	R²	平均差值/℃ Average difference
1	4	0.001	0.68	0.118
2	3	0.001	0.48	0.160
3	3	0.001	0.68	0.123

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表 4 模型1和3的回归系数及显著性分析

Table 4 Regression coefficients and significance analyses of model 1 and 3

模型 Model	参数 Parameter	常量 Constant	头部最高温度 Maximum head temperature	头部平均温度 Average head temperature	环境温度 Ambient temperature	环境湿度 Ambient humidity
1	B	22.84	0.48		0.03	−0.03
1	P	0.001	0.001		0.51	0.001
3	B	22.97	0.47	0.01	0.03	−0.03
3	P	0.001	0.001	0.83	0.49	0.001

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图(6) / 表(4)

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1. 材料与方法
1.1 试验材料
1.2 试验药剂和试剂
1.3 方法
1.3.1 毒力测定
1.3.2 增效剂测定
1.3.3 解毒代谢酶活性的测定
2. 结果与分析
2.1 褐飞虱的解毒酶对噻虫嗪抗性的影响
2.2 褐飞虱种群的毒力测定
2.3 增效剂作用测定
3. 结论与讨论

基于红外图像的笼养白羽肉鸡体温检测方法

作者简介: 姜 来，硕士研究生，主要从事智能检测研究，E-mail: jianglai9755@163.com

通讯作者: 霍晓静，副教授，博士，主要从事智能农机装备、农业生物环境控制工程研究，E-mail: xjhuojxteng@126.com

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