【摘要】为快速、无应激、准确地获取育肥猪体重数据,采用深度卷积网络对育肥猪体重进行了估测。结果表明:1)在改造后的Xception、MobileNetV2、DenseNet201和ResNet152V2 4种模型中,DenseNet201模型体重估测效果最好,在验证集上估测的相关系数为0.993 9,均方根误差为1.85kg,平均绝对误差为1.10kg,平均相对误差1.57%,被选为本研究所用的育肥猪体重估测模型;2)在测试数据上考察了该模型的泛化效果,其估测的相关系数为0.976 7,均方根误差为2.75kg,平均绝对误差为2.10kg,平均相对误差3.03%,效果良好;3)该模型的平均估测时间为0.16s,其处理速度远快于传统方法,更适合用于育肥猪分群系统、母猪饲喂站等对猪只体重获取速度要求严格的场合。综上,深度卷积网络模型可用于快速估测育肥猪体重,为猪场的自动化、智能化和无人化管理提供依据。